Kidney Function and Risk of Physical and Cognitive Impairment in Older Persons with Type 2 Diabetes at an Outpatient Clinic with Geriatric Assessment Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Cheng-Fu Lin,1,2 Hsiu-Chen Liu,3 Shih-Yi Lin1,4,5 1Center for Geriatrics & Gerontology, Taichung Veterans General Hospital, Taichung, 40705, Taiwan; 2Division of Occupational Medicine, Department of Emergency, Taichung Veterans General Hospital, Taichung, 40705, Taiwan; 3Department of Nursing, Taichung Veterans General Hospital, Taichung, 40705, Taiwan; 4School of Medicine, National Yang Ming Chiao Tung University, Taipei, 11221, Taiwan; 5Institute of Clinical Medicine, School of Medicine, National Yang Ming Chiao Tung University, Taipei, 11221, TaiwanCorrespondence: Shih-Yi LinCenter for Geriatrics & Gerontology, Taichung Veterans General Hospital, 1650 Taiwan Boulevard Sect. 4, Taichung, 40705, TaiwanTel +886-4-2359-2525#3390Fax +886-4-2359-5046Email sylin@vghtc.gov.twPurpose: Diabetes is associated with an increased risk of cognitive and physical functional decline that may impede disease self-management. By incorporating cognitive and physical function assessment, this study aimed to evaluate prevalence and factors associated with cognitive and physical dysfunction in older diabetic people.Methods: The cross-sectional study was performed from August 1, 2017 to November 30, 2018. The patients aged 65 years or older with type 2 diabetes mellitus were enrolled and the disease was routinely evaluated by blood hemoglobin A1c (A1C), blood pressure, lipids, and kidney function measured by estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urinary albumin-creatinine rate (UACR). Besides, cognitive dysfunction through Mini-mental State Examination (MMSE), and functional disabilities by Activities of Daily Living (ADL) questionnaire were assessed simultaneously.Results: Among 863 patients (48.3% men) with a median age of 72.0 years (interquartile range or IQR: 67.0– 78.0 years), 159 (18.5%) had cognitive impairment assessed by MMSE, while 40 (4.6%) experienced at least one problem in ADL. With different A1C stratifications, it was shown that both MMSE and ADL scores were associated with glycemic control. Patients with impaired MMSE and ADL scores were older, had lower eGFR, lower blood pressure, and higher UACR levels. After adjustment of possible confounders, it was shown that age and eGFR predicted MMSE and ADL score impairment.Conclusion: By incorporating physical and cognitive function screening program into routine care at a diabetes outpatient clinic, our study found that both cognitive and physical function impairment were common in older diabetic patients, and their relevant factors, including older age, and lower eGFR. It was recommended that in older individuals with diabetes, particularly those with risk factors, an additional assessment of cognitive and physical functions can be integrated into routine clinical process to provide more comprehensive management plans.Keywords: diabetes, aged, outpatient, functional decline, cognitive impairment
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».