Serum trimethylamine N-oxide and its precursors are associated with the occurrence of mild cognition impairment as well as changes in neurocognitive status
Notice bibliographique
Résumé
Background This study aims to examine the association between gut microbe-dependent trimethylamine N-oxide (TMAO) and its precursors (choline, betaine, and carnitine) levels and mild cognition impairment (MCI), alongside changes in the Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment-Basic (ΔMoCA-BC) score in rural adults. Methods Drawing data from a large-scale epidemiological study conducted in rural areas of Fuxin County, Liaoning Province, China. 1,535 participants free from brain-related ailments were initially surveyed. MCI was assessed through the MoCA-BC score. Logistic regression models and restricted cubic spline were used to investigate the association between TMAO and its precursors levels and MCI. Additionally, the association between TMAO and its precursors levels and ΔMoCA-BC was analyzed using a generalized linear model in the longitudinal study. Results The average age of the study participants was 58.6 ± 9.4 years and the prevalence rate of MCI was 34.5%. With the second quartile as the reference in the logistic regression model, the OR for risk of MCI in the highest quartile for TMAO, betaine, and carnitine was 1.685 (95% CI: 1.232–2.303, p = 0.001), 2.367 (95% CI: 1.722–3.255, p < 0.001), and 2.239 (95% CI: 1.742–3.295, p < 0.001), respectively. The OR of choline for the highest versus lowest quartile was 2.711 (95% CI: 2.012–3.817, p < 0.001) for the risk of MCI. We find a J-shaped association between betaine ( P non-linear = 0.001) and carnitine ( P non-linear = 0.003) levels and MCI. Furthermore, TMAO and its precursors levels were associated with ΔMoCA-BC in the third and fourth quartiles group (All p < 0.05). Conclusion The findings suggest the existence of an optimal concentration range for serum levels of TMAO, betaine, and carnitine that mitigates MCI risk, paving the way for enhanced dietary interventions aimed at preventing and treating MCI.
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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 | 0,000 |
| 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 ».