Homocysteine and Nutritional Biomarkers In Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cognitive impairment is a progressive disorder that affects the aging population. With the increase in the mean age of our population, it is becoming a public health problem. Homocysteinemia has been implicated in cognitive impairment. While it is modulated by vitamins B12 and folate, it acts through MMPs 2 and 9.Objectives: To assesses the relationship of cognitive impairment with homocysteine, B12, folate, and MMPs 2 and 9, with the intention of detecting cases of mild cognitive impairment which are potentially reversible.Materials and Methods: Blood samples were drawn from 73 enrolled subjects, with and without cognitive impairment on basis of Montreal cognitive assessment (MoCA) score <25 or >25, respectively. Homocysteine, B12, folate, and MMPs2 and 9 were estimated. Correlation between MoCA score and these parameters was elucidated.Results: After adjusting for age and sex, homocysteine was the only significant independent predictor of MoCA score. Cut off of homocysteine for prediction of MoCA <25 was derived at 13.5 µmol/L (PPV=59.6%; NPV=79.2%; Sensitivity=84.8%; Specificity=50%). The equation derived for calculation of MoCA score from homocysteine is: MoCA score = 32.893 + [(-0.223)(homocysteine in mmol/L)] Conclusions: Homocysteine >13.5mmol/L predicts low MoCA (<25) with 84.8% sensitivity and 50% specificity. So patients with a Hcy >13.5mmol/L should be carefully evaluated for the presence/progression of dementia and administered vitamins of the B group as a measure towards amelioration of the modifiable risk factor of cognitive decline, i.e. homocysteinemia.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».