Prefrontal cortex brain damage and glycemic control in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study examined brain tissue integrity in sites that controls cognition (prefrontal cortices; PFC) and its relationships to glycemic outcomes in adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods We examined 28 T2DM patients (median age 57.1 years; median body mass index [BMI] 30.6 kg/m2;11 males) and 47 healthy controls (median age 55.0 years; median BMI 25.8 kg/m2; 29 males) for cognition (Montreal Cognitive Assessment [MoCA]), glycemic control (hemoglobin A1c [HbA1c]), and PFC tissue status via brain magnetic resonance imaging (MRI). High‐resolution T1‐weighted images were collected using a 3.0‐Tesla MRI scanner, and PFC tissue changes (tissue density) were examined with voxel‐based morphometry procedures. Results Reduced PFC density values were observed in T2DM patients compared to controls (left, 0.41 ± 0.02 mm3/voxel vs 0.44 ± 0.02 mm3/voxel, P < 0.001; right, 0.41 ± 0.03 mm3/voxel vs 0.45 ± 0.02 mm3/voxel, P < 0.001). PFC density values were positively correlated with cognition; left PFC region (r = 0.53, P = 0.005) and right PFC region (r = 0.56, P = 0.003), with age and sex as covariates. Significant negative correlations were found between PFC densities and HbA1c values; left PFC region (r = −0.39, P = 0.049) and right PFC region (r = −0.48, P = 0.01), with age and sex as covariates. Conclusions T2DM patients showed PFC brain tissue damage, which is associated with cognitive deficits and poor glycemic control. Further research is needed to identify causal relationships between HbA1c, cognition, and brain changes in T2DM and to evaluate the impact of interventions to prevent brain tissue injury or neuroregeneration in this high‐risk patient population, to eventually preserve or enhance cognition and improve glucose outcomes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».