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Enregistrement W2897639263 · doi:10.2337/dc18-1287

Fasting Glucose Variability in Young Adulthood and Cognitive Function in Middle Age: The Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) Study

2018· article· en· W2897639263 sur OpenAlexaboutno aff
Michael P. Bancks, Mercedes R. Carnethon, David R. Jacobs, Lenore J. Launer, Jared P. Reis, Pamela J. Schreiner, Ravi V. Shah, Stephen Sidney, Kristine Yaffe, Yuichiro Yano, Norrina B. Allen

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUniversity of Alabama at BirminghamKaiser Foundation Research InstituteUniversity of AlabamaJohns Hopkins UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of MinnesotaNorthwestern University
Mots-clésMedicineYoung adultDiabetes mellitusMiddle ageInternal medicineCardiologyRisk factorArteryCognitionEndocrinologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether intraindividual variability in fasting glucose (FG) below the threshold of diabetes is associated with cognitive function in middle adulthood beyond increasing FG. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We studied 3,307 CARDIA (Coronary Artery Risk Development in Young Adults) Study participants (age range 18-30 years and enrolled in 1985-1986) at baseline and calculated two measures of long-term glucose variability: the coefficient of variation about the mean FG (CV-FG) and the absolute difference between successive FG measurements (average real variability [ARV-FG]) before the onset of diabetes over 25 and 30 years of follow-up. Cognitive function was assessed at years 25 (2010-2011) and 30 (2015-2016) with the Digit Symbol Substitution Test (DSST), Rey-Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), Stroop Test, Montreal Cognitive Assessment, and category and letter fluency tests. We estimated the association between glucose variability and cognitive function test score with adjustment for clinical and behavioral risk factors, mean FG level, change in FG level, and diabetes development, medication use, and duration. RESULTS: After multivariable adjustment, 1-SD increment of CV-FG was associated with worse cognitive scores at year 25: DSST, standardized regression coefficient -0.95 (95% CI -1.54, -0.36); RAVLT, -0.14 (95% CI -0.27, -0.02); and Stroop Test, 0.49 (95% CI 0.04, 0.94). Findings were similar between CV-FG with each cognitive test score at year 30 and when we used an alternative measure of variability (ARV-FG) that captures variability in successive FG values. CONCLUSIONS: Higher intraindividual FG variability during young adulthood below the threshold of diabetes was associated with worse processing speed, memory, and language fluency in midlife independent of FG levels.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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