Risk Factors for Cognitive Impairment in Patients with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To investigate the risk factors for cognitive impairment in Chinese type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients of advanced age and to identify effective biomarkers of mild cognitive impairment (MCI) in these patients. Methods. Chinese T2DM patients ( n=120 ) aged 50–70 years were divided into groups with impaired (mild, moderate, and severe) and normal cognitive function based on Montreal Cognitive Assessment and Mini-Mental State Examination scores. Data regarding demographic characteristics, clinical features of diabetes, biochemical markers, and metabolomics were collected. Results. Age, educational level, duration of diabetes, fasting blood glucose (FBG), HbA1c, total cholesterol (TC), triglyceride (TG), and 24-hour urine protein were significantly associated with cognitive impairment in T2DM patients of advanced age. The severity of fundus retinopathy and the incidence of macrovascular disease also differed significantly among the groups ( P<0.05 ). Metabolomics analysis suggested that increased levels of glutamate (Glu), phenylalanine (Phe), tyrosine (Tyr), proline (Pro), and homocysteine (Hcy) and a decreased level of glutamine (Gln) were significantly associated with cognitive impairment in the T2DM patients ( P<0.05 ). Receiver operating characteristic curve analysis demonstrated that Glu, Gln, Phe, and Pro levels were significant predictors of cognitive impairment in the T2DM patients. Conclusions. Age, educational level, duration of diabetes, and the levels of FBG, HbA1c, TC, TG, and 24-hour urine protein were considered as independent risk factors for cognitive impairment in older T2DM patients. Macrovascular and microvascular diseases also were closely associated with cognitive impairment in these patients. Together, Glu and Gln levels may represent a good predictive biomarker for the early diagnosis of cognitive impairment 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».