Type 2 Diabetes Moderates the Association Between Amyloid and 1-Year Change in Everyday Functioning in Older Veterans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) affects ∼25% of Veterans, a prevalence rate double that of the general population. T2DM is associated with greater dementia risk and has been shown to exacerbate the impact of Alzheimer's disease (AD) risk factors on declines in daily functioning; however, there are few studies that investigate these patterns in older Veterans. OBJECTIVE: This study sought to determine whether T2DM moderates the association between amyloid-β (Aβ) positron emission tomography (PET) and 1-year change in everyday functioning in older Veterans. METHODS: One-hundred-ninety-eight predominately male Vietnam-Era Veterans without dementia from the Department of Defense-Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (DoD-ADNI) with (n = 74) and without (n = 124) T2DM completed Aβ PET imaging and everyday functioning measures, including the Clinical Dementia Rating-Sum of Boxes (CDR-SB) and Everyday Cognition (ECog). Linear mixed effects models tested the moderating role of T2DM on the association between Aβ PET and 1-year change in everyday functioning. RESULTS: The 3-way T2DM×Aβ PET×time interaction was significant for CDR-SB (p < 0.001) as well as the Memory (p = 0.007) and Language (p = 0.011) subscales from the ECog. Greater amyloid burden was associated with greater increases in functional difficulties, but only in Veterans with T2DM. CONCLUSIONS: Higher Aβ was only associated with declines in everyday functioning over 1 year in Veterans with T2DM. Given that people with T2DM are more likely to have co-occurring cerebrovascular disease, the combination of multiple neuropathologies may result in faster declines. Future studies should examine how diabetes duration, severity, and medications impact these associations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».