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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».