Fasting Glucose Variability in Young Adulthood and Cognitive Function in Middle Age: The Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».