U-Shaped Association Between Serum Uric Acid Levels and Cognitive Functions in Patients with Type 2 Diabetes: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum uric acid (SUA) is a natural antioxidant that may exert neuroprotective effects against neurodegenerative diseases. The relationship between uric acid and cognitive functions has been extensively studied, but results remain conflicting. OBJECTIVE: To investigate potential associations between SUA level and mild cognitive impairment (MCI), and different domains of cognitive performances in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). METHODS: A total of 352 T2DM subjects (208 males and 144 females) were enrolled. SUA level was determined by using the uricase method. Cognitive performances were assessed using a validated neuropsychological test battery. Generalized additive models and binary logistic regression analysis were fitted to determine the association between SUA and cognitive functions. RESULTS: A total of 157 T2DM patients had MCI, and 195 displayed normal cognition. Compared with the controls, MCI patients exhibited lower SUA level (p = 0.009). Generalized additive models revealed a U-shaped curve relationship among SUA with Montreal Cognitive Assessment, Auditory Verbal Learning Test-immediate recall and Trail Making Test-B scores (all p < 0.05). Further logistic regression analysis showed a significant trend toward decreased MCI risk with increased SUA level among the subjects whose SUA level was below the cut-point (388.63 μmol/L); each unit increment in SUA level reduced the MCI risk by 0.7% (p = 0.003). CONCLUSION: A U-shaped association between SUA level and global cognitive function, especially executive and memory function, existed in T2DM patients. Our findings will provide additional suggestions that an increase of SUA to a certain level may be a novel method to reduce the burden of T2DM-associated cognitive impairment.
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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)
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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 ».