Cognitive protection of incretin‐based therapies in patients with type 2 diabetes mellitus: A systematic review and meta‐analysis based on clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/INTRODUCTION: Cognitive dysfunction, including mild cognitive impairment and dementia, is increasingly recognized as an important complication of type 2 diabetes mellitus. The aims of the preset study was to investigate the cognitive protection of incretin-based therapies, including glucagon-like peptide-1 receptor agonists and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors, in patients with type 2 diabetes mellitus. MATERIALS AND METHODS: PubMed, EMBASE, Cochrane library, Web of Science and PsycINFO were searched from the inception through 17 January 2023 for randomized controlled trials and cohort studies on the association between incretin-based therapies and cognitive function. A total of 15 studies were finally included in our systematic review, and eight of which were incorporated into our meta-analysis. RESULTS: Pooled results showed that the Mini-Mental State Examination score in incretin-based therapy groups was increased by 1.20 compared with the control group (weighted mean difference 1.20, 95% confidence interval 0.39-2.01). The results of eight studies assessed by the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale and the Cochrane Collaboration's tool, and the quality of the eight studies were at a relatively high level. Egger's regression did not show significant publication bias. CONCLUSIONS: Current evidence shows that incretin-based therapies might be more effective, when compared with the other hypoglycemic drugs, for cognitive improvement in patients with type 2 diabetes mellitus.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».