Effect of Exercise on the Cognitive Function of Older Patients With Type 2 Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aging and type 2 diabetes mellitus (T2DM) are important risk factors for the development of cognitive deterioration and dementia. The objective of this research was to investigate the effects of an exercise intervention on cognitive function in older T2DM patients. Methods: Eight literature databases (PubMed, EBSCO, Scopus, Embase, The Cochrane Library, Web of Science, Ovid, and ProQuest) were searched from inception to 20 January 2022. The researchers examined randomized controlled trials (RCTs) that evaluated the impact of exercise on the cognitive performance of older T2DM patients. The Cochrane risk-of-bias tool (ROB 2) for RCTs was used to assess each study. The quality of evidence was assessed using the GRADE (grading of recommendations, assessment, development, and evaluations) approach. The mini-mental state examination (MMSE), Modified MMSE (3MSE), and Montreal cognitive assessment (MoCA) were used to evaluate the cognitive outcomes. We performed a subgroup analysis with stratification according to exercise intervention modality, duration, and cognitive impairment. Results: > 0.05). In the studies that were included, no relevant adverse events were reported. Conclusion: Exercise is beneficial in improving global cognitive function in older adults with T2DM. Studies with bigger sample sizes and higher quality are additionally expected to draw more definite conclusions. Systematic Review Registration: [https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/#recordDetails], identifier [CRD42022296049].
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».