Different risk factors for cognitive impairment among community-dwelling elderly, with impaired fasting glucose or diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of this study was to investigate whether elderly people with impaired fasting glucose (IFG) or diabetes mellitus (DM) share the common risk factors for cognitive impairment as compared to normal blood glucose population. Methods: This cross-sectional study assessed 10,039 community-dwelling participants aged ≥ 55 years in Beijing, China. According to the glycemic status, subjects were classified into three groups: normal fasting plasma glucose (NG, n=6399), impaired fasting glucose (IFG, n=873) and DM (n=2626). The Mini-Mental State Examination (MMSE) was applied to evaluate the cognitive function status of the study population. Potential demographic, clinical, and genetic risk factors for cognitive impairment were collected and compared across the three groups. Multivariate logistic regression model was performed to explore the risk factors associated with cognitive impairment. Results: Education-modified MMSE scores in the participants with NG, IFG, and DM were 26.91±3.94, 26.67±4.00, and 26.58±4.11, respectively ( P =0.0008). In the age- and sex-adjusted comparisons, the MMSE scores in subjects with DM and IFG were significantly lower than that in subjects with normal glucose ( P =0.01 and P =0.02, respectively). The logistic regression analysis showed that risk factors only in the NG population were older age, female, apoEε4 carrier, normal or lower uric acid (UA) levels. Hypertension was an independent risk factor only in IFG group, and the history of stroke and depression were the risk factors associated with cognitive impairment only in the DM group. Conclusion: Subjects with DM or IFG had a lower performance on the MMSE test compared with subjects who had normal blood glucose. The elderly with diabetes and IFG have some different risk factors for cognitive impairment as compared to those with normal blood glucose. Keywords: cognition, pre-diabetes, dementia, cognitive decline, Mini-Mental State Examination
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».