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Enregistrement W4399812783 · doi:10.2337/dc24-0537

Association of Metabolic Syndrome With Neuroimaging and Cognitive Outcomes in the UK Biobank

2024· article· en· W4399812783 sur OpenAlexfundno aff
Danial Qureshi, Anya Topiwala, Shehab Uddin Al Abid, Naomi E. Allen, Elżbieta Kuźma, Thomas J. Littlejohns

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of AgingUniversity of OxfordUK Research and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchNuffield Department of Population Health, University of Oxford
Mots-clésMedicineDementiaMetabolic syndromeNeuroimagingWaistCognitionEffects of sleep deprivation on cognitive performanceInternal medicineVerbal memoryBrain sizeBiobankHyperintensityCognitive declineMemory clinicPsychiatryBody mass indexObesityMagnetic resonance imagingBioinformaticsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Metabolic syndrome (MetS) has been linked to dementia. In this study, we examined the association of MetS with neuroimaging and cognition in dementia-free adults, offering insight into the impact of MetS on brain health prior to dementia onset. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We included 37,395 dementia-free adults from the UK Biobank database. MetS was defined as having at least three of the following components: larger waist circumference; elevated levels of triglycerides, blood pressure, HbA1c; or reduced HDL cholesterol levels. Multivariable-adjusted linear regression was used to assess associations of MetS with structural neuroimaging and cognitive domains. RESULTS: MetS was associated with lower total brain (standardized β: -0.06; 95% CI -0.08, -0.04), gray matter (β: -0.10; 95% CI -0.12, -0.08) and hippocampal (for left side, β: -0.03, 95% CI -0.05, -0.01; for right side, β: -0.04, 95% CI -0.07, -0.02) volumes, and greater white matter hyperintensity (WMH) volume (β: 0.08; 95% CI 0.06, 0.11). Study participants with MetS performed poorer on cognitive tests of working memory (β: -0.10; 95% CI -0.13, -0.07), verbal declarative memory (β: -0.08; 95% CI -0.11, -0.05), processing speed (β: -0.06; 95% CI -0.09, -0.04), verbal and numerical reasoning (β: -0.07; 95% CI -0.09, -0.04), nonverbal reasoning (β: -0.03; 95% CI -0.05, -0.01), and on tests of executive function, where higher scores indicated poorer performance (β: 0.05; 95% CI 0.03, 0.08). More MetS components were also associated with less brain volume, greater WMH, and poorer cognition across all domains. CONCLUSIONS: MetS was associated poorer brain health in dementia-free adults, characterized by less brain volume, greater vascular pathology, and poorer cognition. Further research is necessary to understand whether reversal or improvement of MetS can improve brain health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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