Diabetes mellitus en pacientes con enfermedad de Alzheimer: descripción clínica y correlación con el genotipo APOE en una muestra de población del departamento de Antioquia, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Alzheimer’s disease is a multifactorial disease affecting approximately twenty million people worldwide. Numerous variables are associated with increased risk of developing this severe neurological disorder. Among the risk factors, diabetes mellitus, and the ε4 isoform of the APOE gene have been amply demonstrated as increasing the risk of developing this disease.Objective. To determine if a correlation exists between APOE genotype, diabetes mellitus and Alzheimer’s disease.Materials and methods. Clinical studies were carried out by surveying the clinical histories in a group of patients in the province of Antioquia, Colombia. Forty-three Alzheimer’s patients were compared with 43 control subjects, paired by age and gender. Commercially available methods were used to determine whether the patients had diabetes, and restriction enzyme-based genotyping was used to determine the APOE genotypes.Results. The most common non-neurological comorbidities were: arterial hypertension, acute myocardial infarction, chronic obstructive pulmonary disease and hypothyroidism. From the many variables investigated, two were conclusive: (1) the presence of Alzheimer’s disease was higher in patients with diabetes mellitus, and (2) no correlation between late-onset sporadic Alzheimer’s disease and APOE was found in the target population.Conclusions. To detect any association with the APOE genotype, a study involving much a larger population samples must be undertaken.
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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 ».