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Enregistrement W4403666006 · doi:10.7759/cureus.72227

Association of Hyperlipidemia and Hyperglycemia With Cognitive Function in Type 2 Diabetes: A Cross-Sectional Analysis

2024· article· en· W4403666006 sur OpenAlexaboutno aff
Tasneem Ansari, Manish Sawane

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperlipidemiaCross-sectional studyDiabetes mellitusAssociation (psychology)Type 2 diabetesInternal medicineCognitionEndocrinologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cognitive impairment is increasingly recognized as a significant health concern, particularly in the early stages of diabetes. The type and severity of cognitive deficits may vary with the duration of diabetes and the effectiveness of glucose management. Complications associated with metabolic syndrome may exacerbate these cognitive declines. This study investigates the association of hyperlipidemia and hyperglycemia with cognitive function in patients with type 2 diabetes (T2D). Methods We conducted a cross-sectional study on type 2 diabetic patients aged between 30 and 40 years of age and having the disease for less than 10 years duration. We collected anthropometric measurements, tested glycated hemoglobin (HbA1c) and fasting lipid profiles, and assessed cognitive function using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results All participants exhibited elevated HbA1c levels and abnormal lipid profiles. We observed weak positive correlations between the duration of diabetes and low-density lipoprotein cholesterol (LDL; 0.448), very low-density lipoprotein cholesterol (VLDL; 0.398), total cholesterol (0.526), and HbA1c (0.360). There were moderately negative correlations between the duration of diabetes and MoCA scores (-0.522) and weak negative correlations between LDL and MoCA (-0.304), VLDL and MoCA (-0.259), and total cholesterol and MoCA (-0.409). The correlation between HbA1c and MoCA was also moderately negative (-0.779). Regression analysis revealed statistically significant associations of MoCA with the duration of diabetes, HbA1c, and lipid parameters, with HbA1c being the largest contributor to cognitive decline at 60.66%, while the contributions of various lipid parameters were considerably lower (LDL: R² = 0.092, VLDL: R² = 0.067, total cholesterol: R² = 0.167). The contribution of the duration of diabetes (R² = 0.272) to cognitive decline was less than that of HbA1c but more than the lipid parameters. Conclusions The findings suggest that hyperglycemia and the duration of diabetes are the major factors contributing to cognitive decline in patients with T2D. Patients should be advised to maintain optimal glycemic control and engage in activities that enhance cognitive function to prevent cognitive impairment. Regular cognitive screening for diabetic patients is also recommended.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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