Association of Low Protein-to-Carbohydrate Energy Ratio with Cognitive Impairment in Elderly Type 2 Diabetes Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The relationship between macronutrient intake and cognitive decline in older adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM) remains underexplored. Methods: This cross-sectional study aimed to evaluate the association between the protein-to-carbohydrate energy ratio (%E:P) and cognitive impairment among 192 elderly T2DM patients. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Self-Administered Gerocognitive Exam (SAGE), while dietary intake data, including (%E:P), was gathered using a validated semi-quantitative food frequency questionnaire. Results: Participants had a mean age of 71 ± 6 years, 46.4% were female, and the median BMI was 30 ± 4 kg/m2. After adjusting for confounding variables, patients in the highest (%E:P) tertile showed significantly higher MoCA and SAGE scores compared to those in the lowest tertile (p < 0.005). We identified an optimal (%E:P) threshold of 0.375 for predicting cognitive impairment, with a sensitivity of 53% and specificity of 64%. Conclusions: These findings suggest that a lower (%E:P) ratio may be a risk factor for cognitive impairment in elderly T2DM patients. Monitoring this ratio may serve as an early detection tool for cognitive deterioration. Moreover, current protein intake recommendations for older adults with T2DM may be insufficient to prevent cognitive impairment. Further research is needed to establish optimal dietary guidelines for this population.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».