Decreased Levels of Serum IGF-1 and Vitamin D Are Associated With Cognitive Impairment in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».