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Enregistrement W4206781394 · doi:10.47391/jpma.656

The relationship between fatigue severity and mild cognitive impairment in Saudi patients with type 2 diabetes mellitus

2022· article· en· W4206781394 sur OpenAlexaboutno aff
Fouad Fathy Bahgat, Ibrahim Majed Fetyani, Ali Hamad Alnasser, Abdulmohsen Mohammed Alkhalaf, Mohammed O Baqais, Syed Shahid Habib

Notice bibliographique

RevueJournal of the Pakistan Medical Association · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 Diabetes MellitusMontreal Cognitive AssessmentDiabetes mellitusInternal medicineCognitive impairmentDiseasePhysical therapyCognitionPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is a major health issue in Saudi Arabia, with a prevalence of 23.7% in 2015. Several factors contribute to the occurrence of Mild Cognitive Impairment (MCI) and its progression to Alzheimer's disease in patients with T2DM. This study assesses MCI and fatigue severity and their relationship in patients with T2DM. Out of the 160 Saudi adults interviewed at the King Khalid University Hospital in Riyadh from October 2019 till March 2020, 80 were known cases of T2DM while the rest were non-diabetic individuals. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, Mini Mental State Exam (MMSE) and Fatigue Severity Score (FSS) were used to evaluate MCI and fatigue severity, respectively. According to the MoCA scale, 68.7% diabetic individuals as against 42.5% from the non-diabetic group had MCI. While the FSS showed that 40% of the diabetic group vs 26.3% of the non-diabetic were fatigued. In conclusion, patients with T2DM are at a higher risk of developing MCI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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