A Pilot Study to Unveiling the Link Between Physical Fitness and Cognitive Health in Early Vs. Late Diagnosed Diabetic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diabetes mellitus is a common chronic health condition that adversely affects various organ systems. However, its influence on physical fitness and cognitive health has yet to be thoroughly investigated, especially the timing of diagnosis. Material and Methods: For our analysis, we examined 40 diabetic patients and divided them into two groups based on how long they had been diagnosed: early (≤ 5 years) and late (≥ 6 years). Participants were subjected to a battery of physical fitness tests, including evaluations of upper and lower body strength, Coordination, and aerobic endurance. Additionally, cognitive assessments such as the Addenbrooke's Cognitive Examination, Mini-Mental State Examination, and Montreal Cognitive Assessment were administered. The data were analyzed by conducting independent sample t-tests to compare the two groups. Results: The study revealed notable disparities between the groups diagnosed early and those diagnosed late. Individuals who were diagnosed later experienced less favorable results in physical fitness evaluations, including handgrip strength, 6-minute walk distance aerobic endurance, and heart rate variability, as well as lower scores in all cognitive assessments. These findings suggest that a prolonged period of untreated diabetes can have detrimental effects on both physical and cognitive health outcomes. Conclusion: To preserve both physical and cognitive functions, it is crucial to diagnose and manage diabetes early. The significance of prompt intervention has the potential to shape future recommendations on the treatment and detection of diabetes to enhance health outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».