MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3131527578 · doi:10.3389/fneur.2021.551975

Prediabetes Is Associated With Brain Hypometabolism and Cognitive Decline in a Sex-Dependent Manner: A Longitudinal Study of Nondemented Older Adults

2021· article· en· W3131527578 sur OpenAlexfundno aff
Erin E. Sundermann, Kelsey R. Thomas, Katherine J. Bangen, Alexandra J. Weigand, Joel Eppig, Emily C. Edmonds, Christina G. Wong, Mark W. Bondi, Lisa Delano‐Wood

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthGenentechIXICOServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheNovartis Pharmaceuticals CorporationNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchCalifornia Department of Public HealthAlzheimer's AssociationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbUniversity of Southern CaliforniaH. Lundbeck A/SU.S. Department of Veterans AffairsFoundation for the National Institutes of HealthAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale Diagnostics
Mots-clésPrediabetesInternal medicineMedicineDementiaDiabetes mellitusAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeContext (archaeology)NeuropsychologyNeuroimagingCognitionType 2 diabetesPsychologyDiseaseEndocrinologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although type 2 diabetes is a well-known risk factor for Alzheimer's disease (AD), little is known about how its precursor—prediabetes—impacts neuropsychological function and brain health. Thus, we examined the relationship between prediabetes and AD-related biological and cognitive/clinical markers in a well-characterized sample drawn from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Additionally, because women show higher rates of AD and generally more atherogenic lipid profiles than men, particularly in the context of diabetes, we examined whether sex moderates any observed associations. The total sample of 911 nondemented and non-diabetic participants [normal control = 540; mild cognitive impairment (MCI) = 371] included 391 prediabetic (fasting blood glucose: 100–125 mg/dL) and 520 normoglycemic individuals (age range: 55–91). Linear mixed effects models, adjusted for demographics and vascular and AD risk factors, examined the independent and interactive effects of prediabetes and sex on 2–6 year trajectories of FDG-PET measured cerebral metabolic glucose rate (CMRglu), hippocampal/intracranial volume ratio (HV/IV), cerebrospinal fluid phosphorylated tau- 181 /amyloid-β 1−42 ratio (p-tau 181 /Aβ 1−42 ), cognitive function (executive function, language, and episodic memory) and the development of dementia. Analyses were repeated in the MCI subsample. In the total sample, prediabetic status had an adverse effect on CMRglu across time regardless of sex, whereas prediabetes had an adverse effect on executive function across time in women only. Within the MCI subsample, prediabetic status was associated with lower CMRglu and poorer executive function and language performance across time within women, whereas these associations were not seen within men. In the total sample and MCI subsample, prediabetes did not relate to HV/IV, p-tau 181 /Aβ 1−42 , memory function or dementia risk regardless of sex; however, among incident dementia cases, prediabetic status related to earlier age of dementia onset in women but not in men. Results suggest that prediabetes may affect cognition through altered brain metabolism, and that women may be more vulnerable to the negative effects of glucose intolerance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NeurologyMême sujetAlzheimer's disease research and treatmentsTravaux en français237 207