Cognitive Dysfunction in Type 2 Diabetes Is Not a One-Way Process: Evidence From a Longitudinal Brain Connectivity Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive dysfunction is an important comorbidity of diabetes characterized by brain functional hypo-connectivity. However, our recent study demonstrated an adaptive hyper-connectivity in young type 2 diabetes with cognitive decrements. This longitudinal study aimed to further explore the changes in functional connectivity and cognitive outcomes after regular glycemic control. Methods: At 18 months after recruitment, participants underwent a second cognitive assessment and magnetic resonance imaging. Three enhanced functional connectivities previously identified at baseline were followed up. Linear mixed-effects models were performed to compare the longitudinal changes of cognition and functional connectivity in patients with type 2 diabetes and non-diabetic controls. A linear regression model was used to investigate the association between changes in functional connectivity and changes in cognitive performance. Results: Improvements in multiple cognitive domains were observed in diabetes; however, the enhanced functional connectivity at baseline decreased significantly. Moreover, the decrease in hippocampal connectivity was correlated with an increase in the accuracy of Stroop task and the decrease in posterior cingulate cortex connectivity was correlated with an increase in Montreal Cognitive Assessment in diabetes. Conclusion: This study suggests diabetes-related cognitive dysfunction is not a one-way process and the early-stage enhancement of brain connectivity was a potential "window period" for cognitive reversal.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».