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Enregistrement W3214486785 · doi:10.3389/fendo.2021.739257

Elevated Fasting Plasma Glucose Is Associated With an Increased Risk of MCI: A Community-Based Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3214486785 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Li, Ling Yue, Lin Sun, Shifu Xiao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityChinese Academy of SciencesShanghai Clinical Research CenterNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentDementiaLogistic regressionInternal medicineRisk factorCohortCross-sectional studyCognitive declineCognitionCognitive impairmentCohort studyGerontologyPsychiatryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mild cognitive impairment (MCI) is a transitional state between normal elderly people and dementia, with a higher risk of dementia transition. The primary purpose of the current study was to investigate whether routine blood and blood biochemical markers could be used to predict the onset of MCI. Methods: Data was obtained from the cohort study on brain health of the elderly in Shanghai. A total of 1015 community elders were included in the current study. Based on clinical evaluation and the scores of Montreal Cognitive Assessment (MoCA), these participants were divided into the MCI (n=444) and cognitively normal groups (n=571). Then we tested their fasting blood routine and blood biochemical indexes, and collected their general demographic data by using a standard questionnaire. Results: By using binary logistic regression analysis and the ROC curve, we found that elevated fasting plasma glucose (p=0.025, OR=1.118, OR=1.014-1.233) was a risk factor for MCI. Conclusions: Elevated fasting blood glucose may be a risk factor for mild cognitive impairment, but the above conclusions need to be verified by longitudinal studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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