Mild Cognitive Impairment in Young Type 1 Diabetes Mellitus Patients and Correlation with Diabetes Control, Lipid Profile, and High-sensitivity C-reactive Protein
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been an established fact that diabetes mellitus (DM) is associated with lower levels of cognitive function and may be a risk factor for the development of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Most of these studies involved elderly diabetes patients and aging itself may contribute to cognitive impairment. Since a majority of the individuals with DM are between the ages of 40 and 59 years, it is crucial to determine the factors that contribute to cognitive impairment in these patients. So this study was done to correlate the various physical and metabolic parameters with MCI in young individuals with type 1 DM. MATERIALS AND METHODS: In this cross-sectional study, 126 patients with type 1 DM underwent cognitive assessment by the Montreal Cognitive Assessment test and their cognitive levels were correlated with their HbA1c, lipid profile, and high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP). RESULTS: The prevalence of MCI was 71.42%. MCI was significantly correlated with HbA1c, serum triglycerides, low-density lipoprotein, very low-density lipoprotein, and hs-CRP levels. The factors that were statistically insignificant were the duration of diabetes, body mass index, and high-density lipoprotein levels. CONCLUSION: Cognitive impairment is seen even in type 1 DM patients. It should be considered along with the other complications of DM.
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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 | 0,001 |
| 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 ».