Diabetes, Glycated Hemoglobin (<scp>HbA1c)</scp>, and Neuroaxonal Damage in Parkinson's Disease (<scp>MARK‐PD Study</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is associated with incidence and prevalence of Parkinson's disease (PD). Furthermore, glycated hemoglobin (HbA1c) levels have been linked with motor function and progression. OBJECTIVES: We evaluated the relationship between prevalent diabetes and HbA1c levels with serum neurofilament light chain (NfL) levels as marker of neuroaxonal damage. METHODS: NfL concentrations were analyzed with Simoa in serum of 195 PD patients with available HbA1c values. Motor (MDS-UPDRS III, Hoehn & Yahr [H&Y]) and cognitive (Montreal Cognitive Assessment [MoCA]) function was assessed and vascular comorbidities were documented from medical records. RESULTS: PD patients with prevalent diabetes had higher serum NfL levels and lower MoCA scores independent of age, body mass index (BMI), and vascular risk factors. Furthermore, diabetes was associated with higher H&Y stages in unadjusted and age/BMI-adjusted models. Higher HbA1c levels were associated with increased NfL in unadjusted and age/BMI-adjusted models. CONCLUSIONS: In PD patients, diabetes and high HbA1c are associated with increased neuroaxonal damage and cognitive impairment. © 2022 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».