Relationship between glycemic variability and cognitive function in lacune patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lacunes are the manifestations of lacunar infarction which can lead many patients to the clinical outcome of disability or dementia. However, the relationship between lacune burden, cognitive function and blood glucose fluctuation in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) complicated with lacunes is not very clear. AIM: To explore the correlation between glucose variability, lacune burden and cognitive function in patients with lacunes complicated with T2DM. METHODS: The clinical and imaging data of 144 patients with lacunes combined with T2DM were reviewed retrospectively. 72 h continuous glucose monitoring was performed. The Montreal Cognitive Assessment was used to assess cognitive function. The burden of lacunes was evaluated using magnetic resonance imaging performance. Multifactorial logistic regression analysis was used to study the affecting the lacune load and cognitive impairment in patients. To predict the value of patients' cognitive impairment with lacunes complicated with T2DM, a receiver operating characteristic (ROC) curve and a nomogram prediction model were constructed. RESULTS: < 0.05). CONCLUSION: Blood glucose variability is closely associated with the level of lacune burden and cognitive dysfunction in lacune patients combined with T2DM. %CV, TIR have a certain predictive effect in cognitive impairment in lacune 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 | 0,004 |
| 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 ».