Vitamin D Deficiency as a Factor Associated with Cognitive Impairment in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Vitamin D as an essential nutrient is increasingly being studied and reported to have roles in diabetes and cognitive function through its antioxidant, anti-inflammatory, and neuroprotective functions. This study aimed to investigate vitamin D deficiency as a factor associated with cognitive impairment in Type 2 Diabetes Mellitus patients. Materials and Methods: This case-control study was conducted at the diabetic center and neurology outpatient clinic at Prof. Dr. I.G.N.G Ngoerah Hospital in Denpasar, Indonesia between September and December 2022. Cases had a score of < 26 on the Montreal Cognitive Assessment questionnaire (Indonesian version) controls had a score ≥26. Vitamin D levels were assessed using serum 25-hydroxyvitamin D levels. The cut-off for vitamin D deficiency was obtained through the receiver operating curve characteristic. Results: In total 31 cases and 31 controls were included. The cut-off for vitamin D deficiency was <24.6 ng/ml. Patients with T2DM and vitamin D deficiency had an increased association with cognitive impairment (OR 3.8; 95% CI [1.1 to 13.4]) compared to patients without vitamin D deficiency. Other independent factors associated with cognitive impairment in T2DM were low education levels (OR 5.4; 95% CI [1.3 to 22.2]) and diabetes duration of more than 5 years (OR 4.1; 95% CI [1.1 to 14.4]). Conclusion: Vitamin D deficiency is one of the factors associated with cognitive impairment in T2DM patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».