Ghrelin Levels in Elderly, Diabetic Patients with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The etiology of cognitive impairment in diabetes is unknown, but probably associated with many factors. One of the recent hypotheses suggests that ghrelin could be involved in cognitive impairment in diabetic patients. It has been reported that ghrelin signaling occurs in the hippocampus and improves memory and spatial learning. The aim of this study was to evaluate serum levels of ghrelin in elderly, diabetic patients with and without mild cognitive impairment (MCI) and to determine the predictors of having MCI in elderly diabetics. Methods: The cross-sectional study was conduct among 276 elderly subjects with type 2 diabetes. 87 patients with MCI and 189 controls were selected according to the criteria proposed by the MCI Working Group of the European Consortium on Alzheimer’s Disease (using the Montreal Cognitive Assessment: MoCA score). Data of biochemical parameters and biomarkers were collected. The serum levels of ghrelin were assessed using ELISA kit. Results: Serum levels of ghrelin were significantly lower in patients with MCI compared to controls. In MCI patients serum ghrelin levels were positively correlated with MoCA score and negatively correlated with HbA1c and BMI. The logistic regression models revealed that variables which increased the likelihood of diagnosis of MCI in elderly diabetic patients were: lower levels of ghrelin, higher levels of HbA1c, hypertension, previous cardiovascular disease, increased number of co-morbidities, and less years of formal education. Conclusion: In summary, serum levels of ghrelin were decreased in MCI elderly diabetic patients compared to controls and associated with poor MoCA score. The results indicated that lower ghrelin levels may be a risk factor for a cognitive impairment in diabetic, elderly patients. Further prospective larger studies are needed to confirm the role of this marker in the progression to dementia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».