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Enregistrement W3150767974 · doi:10.1002/jnr.24830

Brain deficits in prediabetic adults: A systematic review

2021· review· en· W3150767974 sur OpenAlexaff
Joyla A. Furlano, Becky Horst, Lindsay S. Nagamatsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrediabetesCINAHLMEDLINEObservational studyMedicineSystematic reviewScopusDiabetes mellitusNeuroimagingGerontologyType 2 diabetesClinical psychologyPsychiatryInternal medicinePsychological interventionEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous findings on the relationship between prediabetes (the precursor stage of type 2 diabetes) and brain health in humans are inconsistent. Thus, this systematic review of cross-sectional and longitudinal studies aimed to summarize what is currently known about brain deficits in prediabetic adults. Following the PRISMA reporting standards for systematic reviews, we conducted a comprehensive review of peer-reviewed journal articles published from 2009 to present, focusing on studies that assessed brain volume, structural connectivity, and cerebrovascular health in prediabetic adults and older adults (i.e., 18 years or older). We systematically searched PsychINFO, Scopus, Web of Science, Ovid MEDLINE, CINAHL, and EMbase databases. Quality assessment was based on the NIH Quality Assessment Tool for Observational and Cross-sectional Studies. In total, 19 studies were included in our review. Results from these studies show that prediabetes may be associated with deficits in brain structure and pathology, however, several studies also refute these findings. Moreover, we identified clear inconsistencies in study methodologies, including diabetes measures and classification, across studies that may account for these conflicting findings.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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