MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809562026 · doi:10.2337/db18-362-or

Cognitive Function and Brain Plasticity in Obese Patients—The Impact of Bariatric Surgery

2018· article· en· W2809562026 sur OpenAlexaboutno aff
Angela Dardano, GIUSEPPE DANIELE, Claudia Lunghi, Annamaria Ciccarone, Ferruccio Santini, Giovanni Ceccarini, Carlo Moretto, Giuseppe Penno, Roberto Miccoli, Maria Concetta Morrone, Stefano Del Prato

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineObesityMontreal Cognitive AssessmentDementiaCognitionEndocrinologySurgeryPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim: Obesity adversely affects brain function, but the effect of bariatric surgery on cognitive function is still poorly evaluated. We assessed metabolic parameters and cognitive function in obese patients before and after bariatric surgery (RYGB). Methods: A 75g OGTT was performed in 10 nondiabetic obese patients (BMI 46.0±5.4 kg/m2; age 43.6±10.5 years; HbA1c 43.3±4.6 mmol/mol) before and 6-months after RYGB for measurements of metabolic parameters. Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were administered; neuronal plasticity (NP) of the visual cortex was measured as change in ocular dominance after 120 min monocular deprivation. No subject with drugs or alcohol abuse, psychiatric illness, head injury, brain tumor, dementia, epilepsy, learning disorder, developmental disability, and impaired sensory function were included. Results: At baseline median MMSE score was 28.5 (range 25-30) and median MoCA score 26.5 (range 21-30), indicating early cognitive abnormalities (MoCA<26 points). Six months after RYGB, BMI decreased to 35.2±6.1 kg/m2 (p=0.004) and glucose tolerance did not change. HOMA-IR (from 5.1±2.3 to 1.6±1.1) and disposition index (from 3.3±4.6 to 35.0±41.0) all improved (p<0.05); post-OGTT GLP-1 increased from 5336.6±2262.6 to 11132.3±3412.2 pmol/lx120min (p<0.05) and fasting plasma leptin decreased from 80.0±46.7 to 13.1±6.6 pmol/l (p<0.008). NP increased from 0.03±0.1 to 0.11±0.14 (p<0.01). Cognitive performance improved in all subjects (MMSE: 30, range 28-30; MoCA: 28.5, range 24-30; both p=0.03 or less vs. baseline). There was no correlation between MoCA and metabolic changes though it was positively correlated with NP post-RYGB (p=0.04). Conclusion: Morbid obese subjects have subclinical cognitive impairments and brain plasticity alterations that significantly improve after RYGB. While no correlation was found between metabolic and hormonal changes, NP was positively associated with MoCA score. Disclosure A. Dardano: None. G. Daniele: None. C. Lunghi: None. A. Ciccarone: None. F. Santini: None. G. Ceccarini: None. C. Moretto: None. G. Penno: None. R. Miccoli: None. M. Morrone: None. S. Del Prato: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, GlaxoSmithKline plc., Intarcia Therapeutics, Inc., Merck & Co., Inc., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Novo Nordisk A/S, Servier, Sanofi, Takeda Pharmaceuticals U.S.A., Inc.. Research Support; Self; Merck & Co., Inc., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., AstraZeneca. Speaker's Bureau; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Takeda Pharmaceuticals U.S.A., Inc.. Advisory Panel; Self; Janssen Biotech, Inc., Abbott.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetesMême sujetBariatric Surgery and OutcomesTravaux en français237 207