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Enregistrement W4387472811 · doi:10.1080/13854046.2023.2266876

Utility of the NIH Toolbox Cognition Battery in middle to older aged adults with longstanding type 1 diabetes: The DCCT/EDIC study

2023· article· en· W4387472811 sur OpenAlexaboutno aff
Naomi Chaytor, Victoria R. Trapani, Barbara H. Braffett, Luciana Mascarenhas Fonseca, Gayle M. Lorenzi, Rose Gubitosi‐Klug, Susan Hitt, Kaleigh Farrell, Alan M. Jacobson, Christopher M. Ryan

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Eye Institute
Mots-clésType 1 diabetesToolboxCognitionGerontologyBattery (electricity)MedicineDiabetes mellitusPsychologyPsychiatryComputer scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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