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Enregistrement W4210366077 · doi:10.29271/jcpsp.2022.02.202

Association between Insulin Resistance and Cognitive Impairment

2022· review· en· W4210366077 sur OpenAlexaboutno aff
Mingyue Chen, Min Zhang, Shenglin Wang, Xiaomi Ding, Yujun Lee, Guohui Jiang

Notice bibliographique

RevueJournal of College of Physicians And Surgeons Pakistan · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInsulin resistanceCochrane LibraryCognitionMeta-analysisInsulinMedicineMEDLINEAssociation (psychology)Cognitive impairmentConfidence intervalInternal medicinePsychologyPsychiatryBiologyPsychotherapistBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the review was to assess the relationship between insulin resistance and cognitive impairment. Medline, Embase, Web of Science and Cochrane Library were searched. Two independent authors selected studies and extracted data. Quality of included studies was assessed by NOS (Newcastle-Ottawa quality assessment scale). A random-effects model with its 95% confidence intervals (CIs) was considered for meta-analysis. Eight articles including 1,399 subjects were included in this meta-analysis. The article showed a negative association between insulin resistance and cognition (R = - 0.262; 95% CI-0.309, - 0.215). There is evidence that insulin resistance may be a mechanism of cognitive impairment. Key Words: Insulin resistance, Insulin, Cognition, Cognitive impairment, Systematic review, Alzheimer's disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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