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.
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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 | 0,000 |
| 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 ».