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Enregistrement W2938391835 · doi:10.52386/neurona.v35i1.38

ANALISIS KADAR AMILOID BETA PLASMA DENGAN GANGGUAN KOGNITIF PADA DIABETES MELITUS TIPE 2

2017· article· en· W2938391835 sur OpenAlexaboutno aff
Yuliarni Syafrita, Darwin Amir, Eva Decroli, Restu Susanti

Notice bibliographique

RevueMajalah Kedokteran Neurosains Perhimpunan Dokter Spesialis Saraf Indonesia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaInternal medicineMontreal Cognitive AssessmentDiseaseDiabetes mellitusMedicineLogistic regressionType 2 diabetesAmyloid betaAmyloid (mycology)Alzheimer's diseaseCognitionReceiver operating characteristicType 2 Diabetes MellitusEndocrinologyPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ANALYSIS OF PLASMA LEVELS OF BETA AMYLOID WITH COGNITIVE IMPAIRMENT IN TYPE 2 DIABETES MELLITUSABSTRACTIntroduction: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and Alzheimer’s disease are two kind of neurodegenerative disease that related with age. Patients with DM show a tendency to develop Alzheimer’s disease, but there is no single marker for predicting a DM case will develop into Alzheimer’s disease. Amyloid cascade beta disturbance is one factor involved in the pathogenesis of DM disease as well as in Alzheimer’s disease, and still believed to be the main factor causing Alzheimer’s dementia.Aims: This research was aimed to determine the correlation between beta amyloid plasm level and demographic factors with the occurrence of cognitive dysfunction in type 2 diabetes mellitus patients.Methods: This was a cross-sectional design study on patients with DM in special DM clinic at M Djamil and Ibnu Sina hospital, Padang, between August—October 2016. Cognitive function was examined using the Montreal Cognitive Assessment Indonesian version (MoCA-Ina). Beta amyloid level was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) technique. Beta amyloid diagnostic ability was analyzed by using receiver operating characteristics (ROC). The correlation between the variables were analyze by using Chi-square, and p value p<0.05 was considered to be significant. To determine the strongest variables which correlated to cognitive dysfunction, logistic regression analysis were performed.Result: 65 subjects included in this study, where cognititve dysfuntion were present in 35 patients (58.3%). There were significant correlation between disease duration and low levels of 42 beta amyloid in plasma (Aβ42) with the occur- rence of cognitive dysfunction. The multivariate analysis showed that the disease duration, followed by low levels of Aβ42 and education level were the variables correlated with cognitive dysfunction.Discussion: There were a correlation between low levels of 42 beta amyloid in plasma with the occurrence of cog- nitive dysfunction in type 2 diabetes mellitus patients.Keywords: Beta amyloid, cognitive impairment, demographic factors, type 2 DMABSTRAKPendahuluan: Penyakit diabetes melitus tipe 2 (DM) dan penyakit Alzheimer adalah dua penyakit neurodegeneratif yang sering berhubungan dengan usia. Pasien dengan DM menunjukkan kecenderungan untuk menderita penyakit Alzheimer, namun belum ada satupun penanda untuk memprediksi kasus DM yang akan berkembang menjadi penyakit Alzheimer. Gangguan kaskade amiloid beta merupakan faktor yang terlibat pada patogenesis penyakit DM maupun pada penyakit Alzheimer, dan sampai sekarang masih dipercaya sebagai faktor utama yang menyebabkan demensia Alzheimer.Tujuan: Mengetahui hubungan kadar amiloid beta plasma dan faktor demografi dengan gangguan fungsi kognitif pada penderita DM.Metode: Penelitian dengan desain potong lintang ini, terhadap pasien DM yang berobat di Poliklinik khusus diabetes RSUP Dr. M Djamil dan RS Islam Ibnu Sina, Padang, pada periode Agustus–Oktober 2016. Penilaian gangguan kognitif menggunakan Montreal Cognitive Assesment versi Indonesia (MoCA-Ina), dinyatakan terganggu jika nilai <26.Kadar amiloid beta diperiksa dengan metode enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) dan kemampuan diagnostik amiloid beta dianalisis dengan receiver operating characteristics (ROC). Hubungan antar variabel diuji dengan Chi- square, dikatakan bermakna bila nilai p≤0,05. Dilakukan analisis regresi logistik untuk menentukan variabel yang paling kuat hubungannya dengan gangguan fungsi kognitif.Hasil: Didapatkan 65 subjek dengan rerata usia 61,62+7,6 tahun dan sebanyak 53,8% mengalami gangguan fungsi kognitif. Didapatkan hubungan yang bermakna antara lama sakit dan rendahnya kadar Aβ42 plasma dengan terjadinya gangguan kognitif. Pada analisis multivariat diketahui bahwa urutan kekuatan variabel yang berhubungan dengan terjadinya gangguan fungsi kognitif adalah lama sakit, rendahnya kadar Aβ42 plasma, dan tingkat pendidikan.Diskusi: Terdapat hubungan antara lama sakit dan rendahnya kadar Aβ42 plasma dengan terjadinya gangguan kognitif pada penderita DM.Kata kunci: Amiloid beta, DM tipe 2, faktor demografi, gangguan kognitif

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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