Cognitive decline in elderly patients with type 2 diabetes is associated with glycated albumin, ratio of Glycated Albumin to glycated hemoglobin, and concentrations of inflammatory and oxidative stress markers
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlations of cognitive function with glycated albumin (GA), the ratio of GA to glycated hemoglobin (GA/HbA 1c ), and the concentrations of interleukin-6 (IL-6) and superoxide dismutase (SOD) in elderly patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods A total of 44 elderly T2DM patients were evaluated for cognitive function using the mini-mental state examination (MMSE) and the Montreal cognitive assessment (MoCA). Patients were then divided into two groups based on the MMSE and MoCA scores: a cognitive dysfunction group and a normal cognitive function group. The correlations of the MMSE and MoCA scores with GA/HbA 1c , GA, IL-6, and SOD were analyzed. Logistic regression analysis was used to identify independent influential factors for cognitive dysfunction. The predictive value of GA and GA/HbA 1c for cognitive dysfunction in elderly T2DM patients was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Results Among these patients, 28 had cognitive impairment. They had significantly higher GA/HbA 1c , increased GA and IL-6 levels, and lower SOD concentrations than the normal cognitive function group (all P < 0.05). GA/HbA 1c was negatively correlated with the MMSE ( r = −0.430, P = 0.007) and MoCA ( r = −0.432, P = 0.007) scores. SOD was positively correlated with the MMSE ( r = 0.585, P= 0.014) and MoCA ( r = 0.635, P= 0.006) scores. IL-6 was negatively correlated with the MoCA score ( r = −0.421, P= 0.015). Age and GA/HbA 1c were independent factors contributing to cognitive dysfunction. The areas under the ROC curves of GA and GA/HbA 1c for the diagnosis of cognitive dysfunction were 0.712 and 0.720, respectively. Conclusions GA and GA/HbA 1c are related to cognitive dysfunction in elderly patients with T2DM.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».