Cognitive impairment is associated with female sex, low level of education, lack of spousal relationship, and serum testosterone in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Relationship between cognitive impairment, serum testosterone, and body mass index in type 2 diabetes (T2D) is not fully understood. Objectives: To compare cognition between T2D patients and healthy controls. To determine relationship of mild cognitive impairment (MCI) with serum total testosterone and sociodemographic factors. Materials and Methods: The study was a cross-sectional case-control study. About 17 male and female T2D patients and healthy controls were randomly selected. Montreal cognitive assessment-basic (MoCA-B) was used to assess cognition; anthropometric indices were measured using standard protocols, while total testosterone was assayed from serum using competitive ELISA kits. Results: The mean age of the T2D patients and healthy controls was 51.62 and 66.76 years, respectively. About 82.35% of the T2D patients had MCI compared to 58.82% of the healthy controls. MCI was associated with female sex ( P = 0.033), lack of spousal relationship ( P = 0.016), low level of education ( P = 0.014), and normal or high level of total testosterone ( P = 0.010). Conclusion: Proportion of MCI in T2D patients is high and is associated with female sex, lack of spousal relationship, low level of education, and normal or high testosterone level.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».