[Effect of type 2 diabetes with hypertension on cognitive function-a study on elderly living in the communities of Beijing].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the effects of type 2 diabetes (T2DM) with hypertension on cognitive function in those community-based elderly who were aged 60 and over, in Beijing. METHODS: 82 patients with T2DM, 142 patients with both T2DM and hypertension and 277 normal controls were investigated in this study. Both methods as: the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental Status Examination (MMSE)were used to determine cognitive change. RESULTS: The total MMSE scores showed significant decrease between T2DM with hypertension and controls [(28.42 ± 1.52) vs. (28.88 ± 1.47), P < 0.05]. The MoCA score of the total scores [(25.20 ± 3.91) vs. (26.50 ± 3.29), P < 0.05], sub-scores of visuospatial, executive [(3.60 ± 1.56) vs. (3.96 ± 1.18), P < 0.05] and language [(2.10 ± 0.80) vs. (2.37 ± 0.80), P < 0.05] significantly decreased in T2DM patients with hypertension and in the normal controls. Data from the Multiple logistic regression analysis showed that older age and less education were risk factors for cognitive impairment. CONCLUSION: T2DM and hypertension damaged the cognitive function of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».