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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».