Cognitive Dysfunction in Obese Individuals With or Without Metabolic Risk Factors (I12-5A)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To document the association between components of metabolic syndrome (MS) and cognitive impairment in metabolically healthy obese (MHO) and metabolically unhealthy obese (MAO) individuals. Background: MS may be associated with development of cognitive impairment. Whether ‘healthy obese phenotype’, obesity in the absence of metabolic risk factors is associated with cognitive impairment or not remains to be determined. Methods: 60 obese individuals aged 49±10 (52[percnt] male) were enrolled. Obesity was defined as BMI>30. MS was defined according to ATP III criteria. Obese individuals were divided into two groups: group 1, MHO ( 2 components of MS). Cognitive dysfunction was determined by Montreal cognitive assessment score (MOCA 11-21 dementia, MOCA 19-25 mild cognitive impairment, or MOCA 25-30 normal test score). CRP, Fibro scan, CAP, LFTS and components of MS were measured. Results: Among 30 MAO individuals 13[percnt] developed dementia, 51[percnt] had mild cognitive impairment and 36 [percnt] had normal cognitive score as compared to 3[percnt], 7[percnt], and 90[percnt] in MHO group respectively. There was a significant difference in liver stiffness (normal< 6.0 kpa, 7 ± 3 vs. 5.2 ± 2.7 kpa, p<0.001), liver fat measurement (CAP normal <270 db/m, 337 ± 51 vs. 280 ± 20, p<0.001) and CRP (9 ± 6 vs. 7 ± 6 P<0.001) levels between the two groups respectively. Correlations between cognitive score and components of MS were strong with blood pressure (r=-0.252), abdominal girth (r=-0.26), and liver stiffness measurements (r=-0.256). Multivariate analysis accounting for confounders showed that abdominal girth (T=-2.1, p<0.04) and age (T=-3.0, p<0.009) were the two most powerful predictors of cognitive dysfunction. Conclusion: An association exists between metabolic risk factors and cognitive impairment in obese individuals (50 [percnt] of MAO). Additional studies are needed to determine if treatment of patients with MAO would improve cognitive impairment.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».