Association between plasma adipsin level and mild cognitive impairment in Chinese patients with type 2 diabetes: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adipokine adipsin contributes to insulin resistance (IR), inflammation, and obesity, which are all regarded as high-risk factors for mild cognitive impairment (MCI) in patients with type 2 diabetes mellitus. This research aimed to uncover the role of adipsin in Chinese type 2 diabetes mellitus (T2DM) population with early cognitive dysfunction and determine whether adipsin contributes to diabetic MCI caused by IR. METHODS: In our study, 126 patients with T2DM were enrolled. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to assess cognitive impairment. Demographic data and neuropsychological test results were evaluated. Plasma adipsin level was measured by enzyme-linked immunosorbent assay. RESULTS: The MCI group (n = 57) presented higher plasma adipsin levels compared with the healthy controls (p = 0.018). After adjustment for educational attainment, and age, begative correlations were found between plasma adipsin levels and MoCA, Mini Mental State Exam, and Verbal Fluency Test scores(r = - 0.640, p < 0.001; r = - 0.612, p < 0.001; r = - 0.288, p = 0.035; respectively). Correlation analysis demonstrated that adipsin levels were significantly positively correlated with fasting C-peptide; homeostasis model of assessment for insulin resistance (HOMA-IR) (r = 0.368, p < 0.001; r = 0.494, p < 0.001; respectively). Multivariable regression analysis further indicated that high plasma adipsin level was a significant independent determinant of MCI in the Chinese population withT2DM (p = 0.017). CONCLUSIONS: Elevated plasma adipsin level was associated with MCI in Chinese T2DM patients. Further large-scale studies should be designed to determine whether adipsin is linked to IR-associated susceptibility to early cognitive decline in T2DM patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».