Risk Factors and Metabolomics of Mild Cognitive Impairment in Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: This study aimed to explore the controllable risk factors, metabolic characteristics and potential biomarkers of T2DM-MCI and to provide potential proof for the diagnosis, prevention and treatment of cognitive impairment in T2DM patients. Methods: 103 T2DM patients who were hospitalized in the Endocrinology Department of the Second Hospital of Dalian Medical University were included. MoCA was used to evaluate the cognitive function of all subjects. 50 patients were included in T2DM-MCI group (MoCA score <26 points), and 53 subjects were in T2DM-NCI group (MoCA score ≥ 26 points). Serum samples of subjects were collected, and metabolomics data was collected by UHPLC-MS. The serum samples of 12 subjects were excluded due to poor quality, 47 subjects were in the T2DM-MCI group, 44 cases in T2DM-NCI group were used to analyze the differentially expressed small molecule metabolites, metabolics pathway and the potential specific biomarkers. Results: Comparison between T2DM-MCI group and T2DM-NCI group, years of education, history of insulin application, and insulin resistance index, insulin-like growth factor-binding protein-3, and creatinine were significantly different between groups. Further binary logistic regression analysis of the variables showed low educational level and low serum insulin-like growth factor-binding protein-3 was an independent risk factor for T2DM-MCI. Metabolomics analysis showed that 10 metabolites were differentially expressed between T2DM-MCI group and T2DM-NCI group (P<0.05 and FDR<0.05, VIP>1.5). KEGG enrichment pathway reveals that fatty acid degradation is the most significant. ROC shows that LPC 18:0 has a greater diagnostic efficiency. Conclusion: This study suggests that T2DM patients with low education levels, history of insulin use, high insulin resistance, low serum insulin-like growth factor binding protein-3, and low creatinine values are more susceptible to MCI. Short years of education and low serum insulin-like growth factor binding protein-3 levels are independent risk factors for MCI in combination with T2DM. There were significant differences in serum metabolites between T2DM-MCI and T2DM-NCI. Abnormal lipid metabolism plays an important role in the development of cognitive impairment in T2DM patients. LPC 18:0 can effectively differentiate T2DM-MCI and T2DM-NCI, expected to identify cognitive impairment in T2DM patients at an early stage.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».