Cognitive Impairment and its Association with Glycemic Control in Type 2 Diabetes Mellitus Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Type 2 diabetes mellitus is one of the major causes of increasing morbidity worldwide. Effective screening is carried out routinely for diabetic retinopathy, neuropathy, and nephropathy. Of late, studies have reported that cognitive decline can occur in people with diabetes, which could go undetected for a long period, and hence routine screening could be warranted. METHODOLOGY: Our objective was to study the prevalence of previously unknown mild cognitive impairment (MCI) in type 2 diabetic patients visiting a tertiary care center with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test and to study the correlations of HbA1c, fasting blood sugar (FBS), postprandial blood sugar (PPBS), age, and duration of diabetes with the MoCA scores. Seventy patients with type 2 diabetes mellitus were included in the study. Patients with MoCA scores ≥26 were considered to have normal cognition (NC) and those with <26 MCI. RESULTS: MCI was noted in 38 (54.29%) type 2 diabetes mellitus patients and NC in 32 (45.71%). Those with MCI had higher HbA1c (8.79 ± 1.85 vs. 7.78 ± 1.60), higher FBS (177.05 ± 62.48 vs. 149.38 ± 54.38), and PPBS (282.03 ± 85.61 vs. 214.50 ± 82.43), which were statistically significant. The cognitive domains of executive function, naming, attention, language, and memory showed a statistically significant difference between those with MCI and NC. There were no differences in the mean age, duration of diabetes, and educational status between the groups. CONCLUSION: The high prevalence of MCI in type 2 diabetic patients highlights the importance of implementing routine cognitive testing. The correlation of cognitive impairment with poor glucose control needs further studies to find out whether improving glycemic control will help improve cognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».