Multiple Evidences for Association between Cognitive Impairment and Dysglycemia in Parkinson’s Disease: Implications for Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: It remains unclear about the etiopathogenesis of cognitive impairment (CI) in Parkinson’s disease (PD). Since diabetes mellitus (DM) has been shown to be associated with CI in several diseases, we examined the association between CI and dysglycemia in PD. Methods: Enrolled PD patients completed a series of clinical and neuropsychological assessments. Motor symptoms were determined by Hohen-Yahr staging（H-Y staging）and Unified Parkinson's Disease Rating Scale – motor score (UPDRS-III). Neuropsychological functions were evaluated by the MiniMental State Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Hamilton Anxiety and Depression Scales. Moreover, fasting glucose, fasting insulin, glycosylated hemoglobin A1c (HbA1c) and oral glucose tolerance test were performed to assess glucose metabolism. Results: MoCA and MMSE scores in PD patients with DM group (PD-DM) were significantly lower than those in PD patients without DM group (PD-nDM). Consistently, PD-DM group showed significantly higher constituent ratio of CI than PD-nDM group. In addition, MoCA scores in HbA1c≥6.5% group and HbA1c≥7% group were significantly lower than those in the corresponding control groups. MoCA score in IR≥3 group was significantly lower than that in IR<3 group. Furthermore, MoCA score was negatively correlated with H-Y staging, HbA1c and insulin resistance, respectively. Finally, regression analysis indicated that H-Y staging and HbA1c≥7% were independent risk factors of CI in PD. Conclusions: CI may be tightly associated with dysglycemia in, at least partially, PD patients. Importantly, H-Y staging and HbA1c ≥7%, two independent risk factors of CI in PD, may serve as key biomarkers in future PD clinical practice.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».