Utility of the NIH Toolbox Cognition Battery in middle to older aged adults with longstanding type 1 diabetes: The DCCT/EDIC study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Adults with type 1 diabetes (T1D) face an increased risk for cognitive decline and dementia. Diabetes-related and vascular risk factors have been linked to cognitive decline using detailed neuropsychological testing; however, it is unclear if cognitive screening batteries can detect cognitive changes associated with aging in T1D. Method: 1,049 participants with T1D (median age 59 years; range 43–74) from the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT), and the follow-up Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (EDIC) study, completed the NIH Toolbox Cognition Battery (NIHTB-C) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Neuropsychological assessments, depression, glycated hemoglobin levels (HbA1c), severe hypoglycemia, T1D complications, and vascular risk factors were assessed repeatedly over 32 years to determine associations with current NIHTB-C performance. Available cognitive data was clinically adjudicated to determine cognitive impairment status. Results: NIHTB-C scores had moderate associations (r = 0.36–0.53) with concurrently administered neuropsychological tests. In multivariate models, prior severe hypoglycemic episodes, depression symptoms, nephropathy, lower BMI, and higher HbA1c and LDL cholesterol were associated with poorer NIHTB-C Fluid Cognition Composite scores. The NIHTB-C adequately detected adjudicated cognitive impairment (Area Under the Curve = 0.86; optimal cut score ≤90). The MoCA performed similarly (Area Under the Curve = 0.83; optimal cut score ≤25). Conclusions: The NIHTB-C is sensitive to the cognitive effects of diabetes-related and vascular risk factors, correlated with neuropsychological testing, and accurately detects adjudicated cognitive impairment. These data support its use as a screening test in middle to older aged adults with T1D to determine if referral for detailed neuropsychological assessment is needed.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».