Study on the correlation between visfatin and mild cognitive impairment in elderly patients with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the relationship between visfatin and mild cognitive impairment(MCI)in patients with type 2 diabetes mellitus(T2DM). Methods A perspective study involving 75 hospitalized T2DM patients were divided into groups with(MCI, n=35)and without(NMCI, n=40)mild cognitive impairment.Another 30 non-diabetic patients were chosen as normal control(NC). Fasting plasma levels of glucose(FPG), insulin(FINS), lipid, glycosylated hemoglobin(HbA1c), HOMA-IR and visfatin were measured and calculated. Results The serum visfatin level was higher in MCI(28.81±3.32)μg/L than in NMCI(20.69±3.40)μg/L and NC(19.06±2.35)μg/L(F=96.491, P<0.01). Visfatin was negatively correlated with Montreal Cognitive Assessment(MoCA)total score(MoCA-TS)(r=-0.646, P<0.01), but positively correlated with course of disease, waist hip ratio, FPG, HbA1c, FINS, HOMA-IR and triglyceride(r=0.282, 0.276, 0.318, 0.496, 0.339, 0.433, 0.309, P<0.05 or P<0.01). MoCA-TS was negatively correlated with course of disease, HbA1c, HOMA-IR, triglyceride, total cholesterol, low density lipoprotein cholesterol(r=-0.582, -0.365, -0.234, -0.330, -0.277, -0.238, P<0.05 or P<0.01), but positively correlated with high density lipoprotein cholesterol(r=0.290, P<0.05). Higher values of visfatin(OR=3.246, P<0.01), HbA1c(OR=2.308, P<0.01)and course of disease(OR=1.634, P<0.05)were the risk factors for MCI. Conclusions The elevated visfatin level might be a risk factor for MCI in T2DM patients. Key words: Diabetes, type 2; Cognition disorders; Adipokines
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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 ».