MON-636 The Relationship Between Glucose Control & Cognitive Function in People with Diabetes After a Lacunar Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background & Objective Both lacunar strokes and diabetes are risk factors for dementia and cognitive dysfunction. Thus, elucidating modifiable risk factors for cognitive dysfunction in people with type 2 diabetes who experienced a lacunar infarct has large public health implications. One such factor may be glycemic status, as measured by glycosylated hemoglobin (A1C). Thus, the aim of this study was to assess the relationship between A1C and cognitive function in people with diabetes after a lacunar stroke. Research Design & Methods The effect of baseline and follow-up A1C on the baseline and the change in Cognitive Assessment Screening Instrument (CASI) score over time among participants with a median of 2 cognitive assessments (range 1-5) was examined in of 942 individuals with diabetes and a lacunar stroke who participated in the Secondary Prevention of Small Subcortical Strokes (SPS3) trial (ClinicalTrials.gov number, NCT00059306). Results Every 1 % higher baseline A1C was associated with a 0.06 lower standardized CASI z-score (95% CI -0.101, -0.018). Higher baseline A1C values were associated with lower CASI z-score over time (p for interaction=0.037). A 1% increase in A1C over time, corresponded with a CASI score decrease of 0.021 (95% CI -0.0043, -0.038) during follow-up. All these remained statistically significant after adjustment for age, sex, education, race, depression, hypertension, hyperlipidemia, BMI, CVD, OSA, diabetic retinopathy, nephropathy insulin use and White Matter Abnormalities. Conclusion This analysis of 942 individuals with diabetes after a lacunar stroke demonstrates a relationship between A1C and change in cognitive scores over time. Intervention studies are needed in order to delineate if better glucose control could slow the rate of cognitive decline in this high risk population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».