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Enregistrement W2964318626 · doi:10.1177/1533317519860334

Decreased Levels of Serum IGF-1 and Vitamin D Are Associated With Cognitive Impairment in Patients With Type 2 Diabetes

2019· article· en· W2964318626 sur OpenAlexaboutno aff
Ruihua Chen, Yong-de Peng, Xiaozhen Jiang, Jason Chen, Bin Zhou

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Municipal Health Bureau
Mots-clésInternal medicineMontreal Cognitive AssessmentDiabetes mellitusMedicineVitamin D and neurologyEndocrinologyCognitionStepwise regressionCognitive impairmentType 2 diabetesInsulin-like growth factorType 2 Diabetes MellitusGastroenterologyGrowth factorDiseasePsychiatryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To determine the association of serum insulin-like growth factor 1 (IGF-1) and vitamin D levels with cognition status in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods: A total of 173 patients with T2DM were recruited and divided into mild cognitive impairment (MCI) group (n = 94) and normal cognition (NC) group (n = 79). Levels of IGF-1 and 25(OH)D were measured and compared, and the correlations among IGF-1, 25(OH)D, and cognitive function were analyzed. Results: Insulin-like growth factor 1 and 25(OH)D levels significantly decreased in MCI group than those in the NC group (both P < .001). Multiple stepwise regression analysis revealed that IGF-1 (β = .146, P < .001) and 25(OH)D (β = .199, P < .001) independently predicted Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. Partial least square regression showed that contributions of both 25(OH)D ( P < .001) and IGF-1 ( P < .001) to MoCA scores were significant, while no cross-effect was observed between them ( P = .714). Conclusions: Low serum IGF-1 and 25(OH)D levels may separately predict poor cognitive performance in patients with diabetes.

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)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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