The spectrum of mild cognitive impairment in dyslipidemic non-elderly type 1 diabetics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetics often have reduced performance in numerous domains of cognitive function, a process termed as Diabetic encephalopathy. The exact pathophysiology of cognitive dysfunction in diabetes is not completely understood, but it is likely that hyperglycaemia, vascular disease, hypoglycemia, and insulin resistance play significant roles. Although cognitive dysfunction is quite common in elderly, however, its occurrence in non-elderly diabetics is not much investigated. Aim of the study was to identify the correlation among various components of lipid profile with mild cognitive impairment in non-elderly type 1 diabetics.Methods: 98 type 1 diabetics were enrolled justifying relevant inclusion &exclusion criteria. Anthropometric indices, biochemical and clinical parameters were measured. MoCA test was employed for the assessment of cognitive dysfunction. Receiver operating characteristic, partial correlation, and logistic regression analyzes were employed for evaluation.Results: 71.42% of enrolled diabetics had some degree of cognitive dysfunction. Duration of the disease had a significant impact on cognitive functioning (p=0.032).Gender, residential area as well as the age of onset of diabetes appeared to have an insignificant impact on cognitive functioning (p>0.05). Diabetics with poor glycemic control were more prone to develop MCI (p<0.001).On comparison of various component of MoCA test; it was seen that most significant parameter that was affected was attention (p<0.001), followed by delayed recall /memory, naming and abstraction (p<0.05).Conclusions: The results of our study suggest that dyslipidemia chiefly raised total cholesterol, triglycerides and LDL is quite common in non-elderly type 1 diabetics and are associated with poorer cognitive function. Cognitive dysfunction should be listed as one of the many complications of diabetes, along with retinopathy, neuropathy, nephropathy, and cardiovascular disease in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».