The Association Between Plasma Fatty Acid and Cognitive Function Mediated by Inflammation in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background High fat diet may lead to systematic inflammation in patients with type 2 diabetes, which eventually result in neuronal damage and cognitive decline. However, there is a paucity of study examined whether inflammation mediated the association between diet fatty acids and cognitive function in type 2 patients with diabetes. Methods We evaluated the cognitive function of 372 Chinese patients with diabetes, using the mini-mental state examination (MMSE) and the montreal cognitive assessment (MoCA). Plasma fatty acids were measured by gas chromatography analysis. Inflammatory cytokines were determined by immune turbidimetric analysis and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Data was analyzed using multiple linear regression based on R program and mediation model was established by Mplus. Results In our study, we found the increasing of BMI may lead to cognitive impairment and induce inflammatory response. We also found higher SFAs levels in plasma were linked to cognitive decline, while higher MUFAs intake might be a protective factor for cognitive function. In addition, most PUFAs levels stood out as having increasing trends that were positively correlated to cognitive function scores, but n-6 PUFAs gave opposite results. In our study, we found higher SFAs led to higher proinflammatory factor levels. Apart from that, MUFAs, SCD-16 and SCD-18 were positively related to hs-CRP. Interestingly, we found PUFAs were negatively related to IL-10. Meanwhile, this result also indicated that C18:0 might reduce MoCA language skills scores by regulating plasma IL-10 levels. Conclusions Plasma fatty acids could improve or damage cognitive function by regulating IL-10, which suggested that plasma fatty acids can be evaluated as a potential indicator of cognitive function decline in 2 type diabetes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».