Cognition and BDNF levels in prediabetes and diabetes: A mediation analysis of a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Clinical and epidemiological studies suggest links between dementias and Type 2 diabetes (T2DM). The underlying mechanisms of diabetes-related cognitive impairment are largely unknown. This study aims to investigate the role of BDNF in cognitive impairment in prediabetes and T2DM. Methods: The study included 68 patients with prediabetes (preDM), 96 patients with T2DM, and 65 healthy controls. The cognitive function of the patients was evaluated with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test and serum BDNF levels were measured by Elisa. The MoCA scores and BDNF levels were compared between diabetes groups after adjusting for age, gender, and education using ANCOVA. The role of BDNF in the diabetes-related cognitive impairment was investigated through mediation analysis. Results: Patients with T2DM had significantly lower cognitive performance, particularly in memory. Diabetes was found to be a predictor of both cognitive impairment and BDNF levels. A significant increase in serum BDNF levels was observed in patients with T2DM. However, the mediator role of BDNF in the pathology of cognitive impairment in diabetes was not determined. Conclusion: Cognitive impairment is prevalent in patients with T2DM and should be included in routine screening for complications. The results of the mediation analysis suggest that although BDNF is a biomarker affected by T2DM and cognition, it does not play a mediator role between cognitive impairment and diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».