Correlation Between Diabetic Cognitive Impairment and Diabetic Retinopathy in Patients With T2DM by 1H-MRS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the correlation between diabetic cognitive impairment(DCI) and diabetic retinopathy (DR) through examining the cognitive function and the metabolism of the cerebrum in T2DM by 1H-MRS. Methods: 53 patients with T2DM were enrolled for this study. According to the fundus examination, the patients were divided into DR group (n=26) and T2DM without DR group (T2DM group, n=27). 30 healthy adults were selected as a control group (HC group, n=30). The cognitive function was measured by Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The peak areas of N-acetylaspartate (NAA), Cho-line (Cho), Creatine (Cr) and Myo-inositol (mI), and their ratios were detected by proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS). The difference analysis between the three groups was performed by one-way ANOVA. When p0.05). Conclusion: DCI is closely correlated with the DR in patients with T2DM. The hippocampal brain metabolism may have some changes in two sides of NAA in patients with DR, 1H-MRS may provide effective imaging strategies and methods to early diagnosis brain damage and quantitative assessment cognitive function in T2DM.
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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 | 0,000 | 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 ».