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Enregistrement W3134893694 · doi:10.1111/psyg.12675

Increased insulin resistance is associated with vascular cognitive impairment in <scp>Chinese</scp> patients with cerebral small vessel disease

2021· article· en· W3134893694 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoming Guo, Yuting Zhu, Xinling Li, Zhenhui Lu, Zhiyong Cao, Xiao‐Yi Yi, Xiangyang Zhu

Notice bibliographique

RevuePsychogeriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Project of Nantong City
Mots-clésInternal medicineInsulin resistanceOdds ratioQuartileMedicineConfoundingMontreal Cognitive AssessmentConfidence intervalLogistic regressionReceiver operating characteristicGastroenterologyRisk factorDiseaseInsulinCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to investigate the association between insulin resistance (IR) and vascular cognitive impairment (VCI) in patients with cerebral small vessel disease (CSVD). METHODS: A total of 275 CSVD patients were enrolled in this retrospective case-control study. The homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) was used to measure the index of insulin resistance. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Spearman's correlation coefficient was used to evaluate the correlation between HOMA-IR and MoCA score. The variance inflation factor (VIF) was used to detect collinearity between variables. Multivariate logistic regression analysis was employed to confirm whether HOMA-IR is an independent risk factor for VCI in CVSD. Finally, receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was conducted to assess the diagnostic value of HOMA-IR in VCI. RESULTS: Of the 275 patients, 164 displayed VCI. VCI patients showed a significantly higher level of HOMA-IR compared to non-VCI patients (P < 0.001). HOMA-IR was negatively correlated with the MoCA score (r = -0.593, P < 0.001). After adjusting for potential confounding variables, using HOMA-IR quartile 1 (<1.11) as the reference, HOMA-IR quartile 3 (1.71-2.50) and quartile 4 (≥2.50) were independently associated with the occurrence of VCI; for each one unit increase in the HOMA-IR, the risk of VCI increased by 177.3% (odds ratio 2.773, 95% confidence interval: 1.050-7.324, P = 0.040) and 444.3% (odds ratio 5.443, 95% confidence interval: 2.109-14.050, P < 0.001), respectively. According to the ROC curve, the optimal cut-off point of HOMA-IR in predicting VCI was 1.55, and the area under the curve was 0.744, with a sensitivity of 71.3% and a specificity of 69.4%. CONCLUSION: This study demonstrated that increased IR is significantly associated with VCI in CSVD patients.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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