Correlation between serum cystatin-C levels and cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlation between serum cystatin-C (Cys-C) levels and cognitive impairment. Methods A perspective study involving 273 patients in our hospital was performed from 2013 to 2015.They were divided into the cognitive impairment group and the control group.Cys-C measurement results and cognitive impairment assessment scores were collected.Possible influence factors were adjusted, and the correlation between Cys-C levels and mild cognitive impairment was analyzed. Results The distribution of age, hypertension, diabetes mellitus, smoking, drinking, dyslipidemia, and creatinine showed significant differences between the groups at different Cys-C levels (all P<0.05). There was a significant difference in the Cys-C level between the cognitive impairment group and the control group 〔(0.727±0.082) mg/L vs. (0.514±0.045)mg/L, t=23.68, P<0.01〕. The Cys-C level was negatively correlated with the scores of mini-mental state examination (MMSE) and Montreal cognitive assessment (MOCA) in the cognitive impairment group (r=-0.318 and -0.572, P<0.05). The incidence of cognitive impairment was elevated with increasing Cys-C levels (χ2=13.12, P<0.01). Logistic regression analysis showed that high levels of Cys-C (OR=3.298, 95% CI: 1.417-7.675, P=0.001), history of diabetes mellitus (OR=7.971, 95% CI: 3.036-31.562, P=0.03), education level (OR=2.237, 95% CI: 1.022-4.896, ), smoking (OR=5.692, 95% CI: 1.060-2.614), drinking (OR=1.227, 95% CI: 0.083-1.228), and dyslipidemia (OR=2.267, 95% CI: 1.177-4.366) are independent risk factors for cognitive impairment. Conclusions High serum cystatin C levels are closely correlated with the risk of cognitive impairment occurrence. Key words: Cysteine proteinase inhibitors; Cognitive impairment
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».