Effect and its mechanism of Linagliptin on mild cognitive impairment in elderly type 2 diabetes mellitus patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effect and its underlying mechanism of Linagliptin on mild cognitive impairment(MCI)in elderly type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients. Methods Montreal Cognitive Assessment(MoCA)scale was used to prospectively screen T2DM patients for MCI in our hospital from December 2016 to June 2017, and a total of 98 elderly T2DM patients with MCI were recruited.They were randomly divided into the linagliptin group(Linagliptin + metformin, n=50)and the non-linagliptin group(gliclazide + metformin, n=48). Serum fasting plasma glucose(FPG), glycosylated hemoglobin(HbAlc), blood lipids and amyloid β-protein 1-42(Aβ1-42)levels were determined, and MoCA score and homeostasis model assessment of insulin resistance(HOMA-IR)were calculated, and were compared between the two groups before and after 24 weeks of treatment. Results In the linagliptin group, serum FPG, HbA1c, HOMA-IR, Aβ1-42 levels were significantly decreased and MoCA score was increased after 24 weeks of treatment as compared with pre-treatment[(7.29±1.00)mmol/L vs.(9.16±1.60)mmol/L, (7.19±0.99)% vs.(9.36±1.07)%, (3.05±1.12) vs.(4.05±1.30), (0.463±0.093)g/L vs.(0.528±0.110)g/L, (24.48±1.18) vs.(23.22±1.37), all P 0.05]. It is worth to pay close attention to the key discovery of this paper that HOMA-IR and Aβ1-42 levels were significantly lower and MoCA score was significantly higher in the linagliptin group than in the non-linagliptin group after 24 weeks of treatment(all P<0.05). Conclusions Linagliptin as one of DPP-4 enzyme inhibitors can improve the cognitive function in elderly patients with T2DM, which might be relevant to reducing serum Aβ level and improving HOMA-IR.DPP-4 enzyme inhibitor may be a good option for treatment of mild cognitive dysfunction in T2DM patients in the future. Key words: Diabetes mellitus, type 2; Cognitive impairment; Linagliptin; Amyloid β-protein
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».