Random blood glucose level as predictor of cognitive impairment in elderly
Notice bibliographique
Résumé
Background Nutritional deficits have been linked to poor cognitive function and are highly prevalent in the elderly. Several factors associated with cognitive function have been studied, but the results were inconclusive. The objective of this study was to determine the relationship between blood glucose level and cognitive impairment in the elderly. Methods A cross-sectional study was conducted and a total of 109 elderly were included in the study. Research subjects were selected using consecutive non-random sampling from the Tebet sub-district in South Jakarta. Random blood glucose level was assessed using glucose strips (Nesco). Cognitive function was measured with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Informant Questionnaire on Cognitive Decline in Elderly (IQCODE) questionnaire. The relationship between blood glucose levels and cognitive function was analyzed by means of multiple linear regression analysis. Results The mean age of the elderly was 67.95 ± 6.42 years, length of formal education was 10.12 ± 5.88 years, and mean random blood glucose level was 137.41 ± 70.25 mg/dL. Multiple regression analysis showed that length of formal education (â= 0.769; p=0.000) and random blood glucose levels (â=0.016; p=0.014) were significantly associated with cognitive function. Conclusion Cognitive function is negatively affected by high blood glucose, thus random blood glucose level can be used to predict cognitive impairment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».