Cognitive impairment and reduced antioxidant capacity in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes (T2D) has been linked to mild cognitive impairment (MCI). Increased oxidative stress and a decrease in antioxidant capacity are believed to be one of the pathophysiological mechanisms mediating MCI in T2D. Objective: The aim of this study was to assess MCI and total antioxidant capacity in T2D patients and their nondiabetic controls. Materials and methods: A total of 34 T2D patients attending the diabetic clinic of Murtala Muhammad Specialist Hospital, Kano, between June and December 2017 and age, sex, and level of education matched controls were recruited for the study. MCI was assessed using Montreal cognitive assessment test (MoCA) version 7.3. Serum albumin, total protein, uric acid, bilirubin, and malondialdehyde (MDA) were determined using spectrophotometric method, whereas Vitamins C and E were determined using competitive-ELISA (Elabscience, USA). Data were analyzed on SPSS version 23.0. The value of P ≤ 0.05 was considered statistically significant. Results: Diabetic group had significantly lower MoCA score (U = 216.50, P = 0.001), compared to the controls (19.5 and 26, respectively). MoCA score was influenced by sex (U = 88.0, P = 0.05) and level of education (χ2 =12.826, P = 0.005) among diabetic patients. MoCA score was correlated with serum levels of Vitamin E (ρ = −0.412, P = 0.015), total protein (ρ = −0.359, P = 0.037), and level of education of the diabetic patients (χ2 =14.664, P = 0.002). Diabetic patients had significantly higher serum MDA (U = 238.50, P = 0.001) (0.19 nmol/ml and 0.11 nmol/ml, respectively) and lower serum bilirubin (U = 351.50, P = 0.05) (1.28 mg/dl and 1.68 mg/dl, respectively). Conclusion: There was MCI with median MoCA score of 19.50 among the diabetics. T2D was associated with MCI, increased oxidative stress and reduced antioxidant capacity. Routine screening for MCI should be employed in the management of T2D.
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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 ».