[Screening and evaluation of clinical predictors of type 2 diabetes mellitus with cognitive impairment].
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to screen and evaluate the early clinical predictors for type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients with mild cognitive impairment (MCI) and dementia in Hunan province. A cross-sectional study was conducted from May 2023 to October 2023 to collect data on long-term T2DM patients who settled in Hunan province and were treated in the Department of Geriatrology at Xiangya Hospital of Central South University. The patients were grouped according to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale. Basic patient information and multiple serum markers were collected, and differences between groups were compared using one-way ANOVA or Kruskal-Wallis (KW) tests. The multivariate logistic regression analysis was utilized to assess risk factors and Nomogram models were constructed. The logistic regression analysis showed that years of education and serum levels of 1, 5-AG were related factors for the progression of T2DM to T2DM with MCI, and body weight, years of education and FPN levels affected the progression of T2DM with MCI to T2DM with dementia. Based on this, two Nomogram risk prediction models were established. The area under the curve (AUC) of the Nomogram model predicting T2DM progression to T2DM combined with MCI was 0.741, and the AUC of the Nomogram model predicting T2DM combined with MCI progression to T2DM combined with dementia was 0.734. The calibration curves (DCA) of the two models in the training and validation sets were symmetrically distributed near the diagonal line, indicating that the models in the training and validation sets could match each other. In summary, body weight, years of education, and serum HDL-3, FPN, and 1, 5-AG levels are associated with the development of MCI and dementia in T2DM patients. The Nomogram models constructed based on these factors can predict the risk of MCI and dementia in T2DM patients, providing a basis for clinical decision-making.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».