Occurrence of mild cognitive impairment with hyperinsulinaemia in Africans with advanced type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
There is paucity of information on the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) among individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) in sub-Saharan Africa, including Nigeria. In addition, the role of hyperinsulinaemia in the development of MCI needs further investigation. This study sought to assess cognition and hyperinsulinaemia, with the associated characteristics in patients with advanced T2DM. Cognition was assessed using Montreal cognitive assessment test (MoCA), while fasting plasma insulin was measured using an ELISA kit. Sixty one diabetic subjects and 32 non-diabetic controls, matched for age, gender and level of education were studied. The diabetics had MCI while the controls had normal cognitive function. About 88.5% of the diabetic subjects had MCI, in contrast with only 50% of the non-diabetic controls. The most significantly affected cognitive domains among the diabetics were executive function, naming, attention, abstraction and delayed recall. Among the diabetics, MCI correlated with age, weight and body mass index (BMI); and in addition, age and weight found to be significant predictors of MCI. Plasma insulin concentration among the diabetics (16.24 ± 13.5 µIU/ml) was more than twice that of the controls (7.59 ± 2.9 µIU/ml). Hyperinsulinaemia among the diabetics correlated with weight, BMI, blood pressure and fasting blood sugar (FBS). Glycated haemoglobin and FBS levels were higher among diabetics compared with the controls. In conclusion, Africans with advanced T2DM show multi-domain MCI with high prevalence, coexisting with hyperinsulinaemia. Majority of the patients have diabetic complications and poor glycaemic control. Hyperinsulinaemia may play a complementary role in the pathophysiology of MCI in T2DM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».