Importance of Treatment Status in Links Between Type 2 Diabetes and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To investigate relationships among type 2 diabetes treatment, Alzheimer’s disease(AD) biomarkers, and risk for dementia. RESEARCH DESIGN AND METHODS Participants were from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (N = 1,289) and were dementia-free at baseline and underwent health assessment, cognitive testing, and MRI. A subset (n = 900) obtained a lumbar puncture to determine cerebrospinal fluid (CSF) phosphorylated tau (p-tau), total tau (t-tau), and β-amyloid 1-42 (Aβ1-42). Participants were grouped by fasting blood glucose and medication history: euglycemia (EU), prediabetes (PD), untreated diabetes (UD), and treated diabetes (TD). Relationships were investigated between treatment status and CSF biomarkers and risk for dementia. RESULTS The UD group displayed greater p-tau, t-tau, and p-tau/Aβ1-42 levels than the EU, PD, and TD groups (P values <0.05) and higher t-tau/Aβ1-42 than the EU and PD groups (P values <0.05). The UD group progressed to dementia at higher rates than the EU group (hazard ratio 1.602 [95% CI 1.057–2.429]; P = 0.026). CONCLUSIONS Treatment status may alter the relationship between type 2 diabetes and both AD biomarker profile and risk for dementia. UD is associated with elevated tau pathology and risk for dementia, whereas TD is not. Although this study is observational and therefore causality cannot be inferred, findings support the potential importance of treatment status in AD risk associated with type 2 diabetes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».