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Enregistrement W3020454747 · doi:10.3233/jad-200074

High Plasma Resistin Levels Portend the Insulin Resistance-Associated Susceptibility to Early Cognitive Decline in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus

2020· article· en· W3020454747 sur OpenAlexaboutno aff
Chenchen Wang, Xi Huang, Sai Tian, Rong Huang, Dan Guo, Hongyan Lin, Jiaqi Wang, Shaohua Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistinInsulin resistanceInternal medicineType 2 Diabetes MellitusMedicineDiabetes mellitusCognitive declineEndocrinologyCognitionInsulinPsychiatryDiseaseAdiponectinDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Metabolic disorders, including insulin resistance, obesity, and hyperlipidemia occur frequently prior to hyperglycemia in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and cause mild cognitive impairment (MCI). OBJECTIVE: We investigated the involvement of resistin in these metabolic abnormalities contributes to MCI in patients with T2DM. METHODS: A total of 138 hospitalized patients with T2DM were enrolled and categorized into MCI and non-MCI groups according to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. Metabolic indicators and cognitive state were assessed, and plasma resistin levels were determined by ELISA. RESULTS: The resistin levels and homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) scores of MCI and gender-stratified subgroups were significantly higher than those of controls without MCI (all p < 0.01). Correlation analysis showed that the resistin level was negatively associated with majority of cognitive domains, e.g., MoCA (r = -0.693, p < 0.001) and Mini-Mental State Examination (r = -0.571, p < 0.001), and was related to HOMA-IR (r = 0.667, p < 0.001) but not to obesity and lipid indices. Multivariable regression analysis indicated that resistin (β= -0.675, p < 0.001) and educational level (β= 0.177, p = 0.003) were independent risk factors of MoCA in patients with T2DM. CONCLUSIONS: High plasma resistin levels portend the insulin resistance-related susceptibility to early cognitive decline in Chinese patients with T2DM. The involvement of this adipokine in other metabolic disorders leading to diabetic MCI and its clinical value for early disease screening must be further studied.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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