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[Association between mild cognitive impairment and serum uric acid levels among people aged 55 and above in 4 provinces of China].

2021· article· en· W3126494804 sur OpenAlexaboutno aff
Chang Su, Danbiao Hu, Xin Wang, Ping Chen, Zhongxi Fu, Zechen Zhang, Zhihong Wang, Huijun Wang, Bing Zhang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésHyperuricemiaUric acidInternal medicineLogistic regressionMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentMedicineGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the association between mild cognitive impairment and hyperuricemia among people aged 55 and above. METHODS: Based on the baseline survey data of "community cohort study on neurological diseases" from 2018 to 2019, 4272 residents aged 55 and above with complete data of individual socioeconomic status, lifestyle, mild cognitive impairment and serum uric acid level were selected as the research objects. The Montreal cognitive assessment(MoCA) was used to evaluate the mild cognitive impairment of the research objects. The relationship between serum uric acid level and MoCA score was analyzed. Multivariate Logistic regression model was used to analyze the association of serum uric acid level and mild cognitive impairment. RESULTS: The prevalence of cognitive impairment in the normal and high serum uric acid groups were 38. 6% and 38. 4%, respectively. In the normal serum uric acid level group, the serum uric acid level of the non-cognitive impairment group was significantly higher(291. 4 μmol/L)than that of the cognitive impairment group(283. 7 μmol/L)(F=16. 12, P<0. 05), and the MoCA score of the subjects in this group was significantly positively correlated with the serum uric acid level(r=0. 103, P<0. 05). In the hyperuricemia group, no significant difference was found in serum uric acid level between non-cognitive impairment group(450. 9 μmol/L) and cognitive impairment group(442. 4 μmol/L)(F=2. 44, P>0. 05), and there was no correlation between MoCA score and serum uric acid level(r=0. 064, P>0. 05). Logistic regression analysis showed that hyperuricemia was not a risk factor for cognitive impairment in people aged 55 and above(OR=1. 04, 95% CI 0. 87-1. 25, P=0. 630). CONCLUSION: Within the normal range of serum uric acid, appropriate increase of serum uric acid may play a protective role in cognitive impairment. Hyperuricemia has not been found to increase the risk of cognitive impairment in people 55 years and older.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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