Association of iron metabolism with cognitive function in elderly patients with type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the association of iron overload with metabolic changes in hippocampal tissues, and to explore the relationship between iron metabolism abnormality and cognitive function in elderly patients with type 2 diabetes mellitus(T2DM). Methods A total of 97 elderly inpatients with T2DM were enrolled. According to the Mini-mental state examination (MMSE) score, the type 2 diabetic patients were divided into mild cognitive impairment (MCI) and non-mild cognitive impairment (Non-MCI) groups. A retrospective analysis was performed for their clinical data and laboratory parameters, including serum ferritin, MMSE, Montreal cognitive assessment (MoCA), carotid intima-media thickness, ankle brachial index, and the ELISA method was used to detect soluble transferring receptor (sTfR). Proton MR spectroscopy(1H-MRS)was performed in the hippocampus of 26 patients. Results Compared with Non-MCI group, MCI group revealed higher age(P<0.01), higher incidence of carotid plaque (P<0.01), decreased sTfR(P=0.049) and left hippocampal height(P=0.034). Age, sTfR, and carotid plaque were independent risk factors for MCI in elderly patients with T2DM. Conclusion The abnormal iron metabolism may contribute to the occurrence of MCI in the elderly patients with T2DM. Key words: Diabetes mellitus, type 2; Mild cognitive impairment; Soluble transferring receptor; Proton MR spectroscopy
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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 | 0,001 |
| 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 ».