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Enregistrement W3128922941 · doi:10.3389/fnagi.2021.630409

Association Between Gamma-Glutamyl Transferase and Mild Cognitive Impairment in Chinese Women

2021· article· en· W3128922941 sur OpenAlexaboutno aff
Zhaoyang Tang, Xueyu Chen, Wenran Zhang, Xiangfu Sun, Qingzhi Hou, Yuejin Li, Xia Feng, Yanru Chen, Jian Lv, Long Ji, Guoyong Ding, Dong Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China-Shandong Joint FundNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuartileMontreal Cognitive AssessmentDementiaInternal medicineOdds ratioMedicineConfidence intervalLogistic regressionCognitionDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dementia, as a global public health problem, is becoming increasingly serious. As a precursor of dementia, mild cognitive impairment (MCI) plays an important role in the diagnosis and prevention of dementia. Recent studies have found a correlation between gamma-glutamyl transferase (GGT) levels and cognitive function in men. The relationship between GGT levels and cognitive function in women remains unclear because GGT activity and expression differ between the sexes. Method: We recruited a total of 2,943 Chinese women from Jidong and Taian in 2019. We grouped the participants according to GGT levels, diagnosed MCI using the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) scale, and modeled the study outcomes using logistic regression to explore the relationship between GGT level and MCI. We also analyzed the interaction of obesity, sleep duration, and hyperuricemia with GGT in the development of MCI. Results: The prevalence of MCI increased with increasing GGT level, from the lowest quartile to the highest quartile of GGT: 8.4% (66/786), 14.2% (119/840), 17.6% (108/613), and 21.4% (151/704), respectively. At the same time, as GGT levels increased, so did the risk of MCI. In the fully adjusted model, compared with those for participants in the lowest GGT quartiles, the odds ratios (ORs), and 95% confidence intervals (CIs) for MCI for participants in the second, third, and fourth GGT quartiles were 1.49 (1.04–2.12), 1.53(1.06–2.21), and 1.88 (1.33–2.65), respectively. The risk of developing MCI was further increased in people with high GGT levels who were obese (OR = 1.96, 95% CI: 1.39–2.76, P < 0.001), slept less (OR = 1.91, 95% CI: 1.35–2.71, P < 0.001), had high levels of uric acid (OR = 1.55, 95% CI: 1.03–2.32, P < 0.001), or after menopause (OR = 2.92, 95% CI: 2.07–4.12, P < 0.001). Conclusion: We found that MCI is more common in women with elevated GGT levels, so GGT could be a potential diagnostic marker for MCI. Meanwhile, our findings indicated that women with high GGT levels had an increased risk of MCI when they were obese, sleep deprived, had high serum uric acid (SUA) levels or underwent menopause.

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)0,002
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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