Association between prediabetes and cognitive function in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It remains largely unknown whether prediabetes is related to cognitive impairment in Parkinson's disease (PD). This study aimed to assess the association between prediabetes and cognitive function in PD patients. METHODS: In this cross-sectional study, 262 PD patients (age, 69.8 ± 10.3 years; Hoehn-Yahr stage, 2.3 ± 0.8) were classified into diabetes (glycated hemoglobin [HbA1c] ≥6.5% or previously diagnosed, n = 76), prediabetes (5.7%-6.4%, n = 90), or diabetes free (≤5.6%, n = 96) groups. Cognitive function was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. RESULTS: Both the diabetes and prediabetes groups had significantly lower MoCA scores (17.0 ± 6.6 and 18.0 ± 6.1, respectively) than the diabetes free group (20.0 ± 5.7), even after adjusting for potential confounders (p = .002 and p = .008, respectively). In the combined group of prediabetes and diabetes free patients, higher HbA1c levels significantly correlated with lower MoCA scores (p = .031). There was a significant interaction of diabetes status with age, but not with the duration of PD, on cognitive function. CONCLUSION: In addition to diabetes, prediabetes may negatively affect cognitive function in PD patients. Further prospective longitudinal studies are necessary to clarify the impact of prediabetes on the cognitive trajectory of these patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».