Relationships between Cognitive Function and Odor Identification, Balance Capability, and Muscle Strength in Middle-Aged Persons with and without Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We investigated the relationship between cognitive function and olfactory and physical functions in middle-aged persons with and without type 2 diabetes (T2D) to examine the potential of olfactory and physical functions as biomarkers for early cognitive impairment. METHODS: Enrolled were 70 T2D patients (age 40 to <65 y) and 81 age-matched control participants without diabetes. Cognitive function was assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Trail Making Test parts A and B (TMT-A/-B), Wisconsin Card Sorting Test (WCST), Quick Inventory of Depressive Symptomatology Self-Report (QIDS), and Starkstein Apathy Scale (SAS). Multiple linear regression analyses were performed. RESULTS: Odor identification was an independent determinant shown in the results of the TMT-A in the entire participant group and was independently associated with the MoCA and TMT-B in the T2D group. Balance capability assessed with a stabilometer was independently associated with all cognitive function tests except for QISD and SAS in the entire participant group and the T2D group and was independently associated with TMT-A in the control group. Knee extension strength was independently associated with the SAS in the entire participant group and the T2D group. CONCLUSIONS: Odor identification, balance capability, and knee extension strength were potential markers for cognitive decline in middle-aged persons with T2D.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».