The Association Between Diabetes Mellitus and Mild Behavioral Impairment Among Mild Cognitive Impairment: Findings from Singapore
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild behavioral impairment (MBI) describes persistent behavioral changes in later life as an at-risk state for dementia. While cardiovascular risk factors (CVRFs) are linked to dementia, it is uncertain how CVRFs are associated with MBI. OBJECTIVE: To determine the prevalence of MBI and its association with CVRFs among cognitively normal (CN) and mild cognitive impairment (MCI) individuals in Singapore. METHODS: 172 individuals (79 CN and 93 MCI) completed the MBI-checklist (MBI-C). The prevalence of MBI and MBI-C sub-domain characteristics among CN and MCI were examined. Regression models evaluated the relationships between MBI-C sub-domain scores with CVRFs. RESULTS: The prevalence of MBI and mean MBI-C total score were significantly higher among MCI than CN (34.4%versus 20.3%, p = 0.022 and 7.01 versus 4.12, p = 0.04). The highest and lowest-rated sub-domains among CN and MCI were impulse dyscontrol and abnormal thoughts and perception respectively. Within the MCI cohort, a higher proportion of individuals with diabetes mellitus (DM) had MBI compared to individuals without DM (28.1%versus 10.4%, p = 0.025). The interaction of DM and MCI cohort resulted in significantly higher mean MBI-C total, decreased motivation, emotional dysregulation, impulse dyscontrol, and abnormal thoughts and perception sub-domain scores. CONCLUSION: The prevalence of MBI is higher among a Singapore cohort compared to Caucasian cohorts. The associations of DM with both the presence and severity of MBI among MCI suggest that DM may be a risk factor for MBI. The optimization of DM may be a potential therapeutic approach to improve clinical outcomes among MCI with MBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».