Plasma Sphingolipids Mediate a Relationship Between Type 2 Diabetes and Memory Outcomes in Patients with Coronary Artery Disease Undertaking Exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise prevents recurrent cardiovascular events and it may combat cognitive decline in coronary artery disease (CAD); however, evidence in type 2 diabetes (T2DM) has been mixed. T2DM and memory decline have been associated with differences in the plasma sphingolipidome. OBJECTIVE: Here, we will investigate whether T2DM-related sphingolipids predict less memory improvement over an exercise intervention for CAD. METHODS: Among participants with CAD entering a 6-month exercise intervention, we matched 20 with T2DM to 40 without T2DM for age, sex, and body mass index. We assessed 45 sphingolipid species using high-performance liquid chromatography coupled electrospray ionization tandem mass spectrometry with multiple reaction monitoring. We assessed memory using the California Verbal Learning Test, 2nd Ed, and the revised Brief Visuospatial Learning Test. RESULTS: Partial least squares discriminant analysis identified 8 species that distinguished T2DM from non-T2DM groups with 83% (95% confidence interval [70%, 95%]) accuracy in a receiver operator characteristic curve (validated by internal resampling, 1000 permutations, p = 0.01). At baseline, T2DM-associated sphingolipids (ceramide C22 : 0, monohexylceramide C16 : 1, and lactosylceramide C24 : 0) were associated with poorer memory, attention, and psychomotor processing speed performance. Among 50 completers, an indirect effect of T2DM on less improvement in verbal memory was mediated by monohexylceramide C16 : 1 (0.86 fewer words recalled, 95% bootstrap confidence interval [-2.32, -0.24]), and an indirect effect of T2DM on less visuospatial memory improvement was mediated by ceramide C22 : 0 concentrations (0.42 fewer points, 95% bootstrap confidence interval [-1.17, -0.05]). CONCLUSIONS: Ceramide species associated with T2DM predicted poorer cognitive responses to exercise in patients with CAD.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».