Risk factors for cognitive impairment in middle-aged type 2 diabetic patients: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate risk factors for cognitive impairment (CI) and explore the relationship between obesity and cognition in hospitalised middle-aged patients with type 2 diabetes (T2DM). METHODS: Subjects were divided into normal cognitive function (NCF) (n=320) and CI (n=204) groups based on the results of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE). The risk factors for CI were determined by logistic regression analysis and generalised linear modelling. The associations between obesity parameters (body mass index (BMI) and waist circumference (WC)) and cognitive ability were studied with the use of linear regression analysis, piecewise regression modelling and interaction analysis. The receiver operating characteristic curve analysis was used to examine the diagnostic value of influencing factors for cc RESULTS: The prevalence of CI was 38.9% in hospitalised middle-aged T2DM patients (median age, 58 years). Age, WC, hypoglycaemic episode within past 3 months and cerebrovascular disease (CVD) were identified as independent risk factors for CI, while the independent protective factors were education, diabetic dietary pattern, overweight and obesity. BMI was a protective factor for the MoCA score within a certain range, whereas WC was a risk factor for the MMSE and MoCA scores. The area under the curve for the combination of BMI and WC was 0.754 (p<0.001). CONCLUSION: Age, education, diabetic dietary pattern, WC, overweight, obesity, hypoglycaemic episode in 3 months and CVD may be potential influencing factors for the occurrence of CI in hospitalised middle-aged population with T2DM. The combination of BMI and WC may represent a good predictor for early screening of CI in this population. Nevertheless, more relevant prospective studies are still needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».