Diabetes and anxiety adversely affect cognition in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether comorbid diabetes and hypertension are associated with cognition in multiple sclerosis (MS) after accounting for psychiatric comorbidities. METHODS: Participants completed a structured psychiatric interview, the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), a comorbidity questionnaire, and cognitive testing including the Symbol Digit Modalities Test (SDMT), California Verbal Learning Test (CVLT-II), Brief Visuospatial Memory Test-Revised (BVMT-R), and verbal fluency. Test scores were converted to age-, sex- and education-adjusted z-scores. We evaluated associations between diabetes and hypertension and the four cognitive z-scores using a multivariate linear model, adjusting for comorbid depression and anxiety disorders, psychotropic medications, disease-modifying therapies, smoking status and body mass index. RESULTS: Of 111 participants, most were women (82.9%) with relapsing remitting MS (83.5%), of mean (SD) age 49.6 (12.7) years. Comorbidity was common; 22.7% participants had hypertension, 10.8% had diabetes, 9.9% had current major depression, and 9.9% had current anxiety disorders. Mean (SD) z-scores were: SDMT -0.66 (1.15), CVLT-II -0.43 (1.32), BVMT-R -0.49 (1.07) and fluency -0.59 (0.86). Diabetes (p = 0.02) and anxiety disorder (p = 0.02) were associated with cognitive function overall. Diabetes was associated with lower BVMT-R (β = -1.18, p = 0.0015) and fluency (β = -0.63, p = 0.037) z-scores. Anxiety was associated with lower SDMT (β = -1.07, p = 0.0074) z-scores. Elevated anxiety symptoms (HADS-A ≥ 11) were associated with lower z-scores on the SDMT and CVLT-II. CONCLUSION: Comorbidities, including diabetes and anxiety, are associated with cognitive dysfunction in MS. Their presence may contribute to the heterogeneous pattern of impairments seen across individuals and they may represent targets for improved management of cognitive symptoms.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».