Association between Diabetes and Cognitive Function among People over 45 Years Old in China: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of this study is to identify the relationship between diabetes status including characteristics of diabetes and cognition among the middle-aged and elderly population (≥45 years) in China. Methods: A sample of 8535 people who participated in the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) from June 2011 to March 2012 was analyzed. Two cognitive domains including episodic memory and executive function were measured through questionnaires. People were classified into four groups: no diabetes, controlled diabetes, untreated diabetes, treated but uncontrolled diabetes. Weighted multiple regression model was conducted to explore the association between diabetes and cognition in full sample as well as three different age groups (45–59, 60–74, ≥75). Adjustments were made for demographics and cardiovascular risk factors. Results: After adjusting several covariates, untreated diabetes (β = −0.192, p < 0.05) was significantly associated with episodic memory. In the age group of 45–69 years, untreated diabetes (β = −0.471, p < 0.05) and HbA1c level (β = −0.074, p < 0.05) were significantly associated with episodic memory. When adjusting for cardiovascular risk factors, all correlations were non-significant. Conclusion: The cross-sectional study suggests that untreated diabetes and HbA1c are the potential risk factor for cognitive impairment, and these associations are more significant in the age group of 45–59 years old. Cardiovascular factors are important mediating factors in the pathway between diabetes and cognitive impairment. More longitudinal studies are needed to confirm these associations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».