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Enregistrement W4406051277 · doi:10.1002/alz.092717

Older adults at‐risk for type 2 diabetes exhibit decreased performance on spatial and working memory tasks using classic and novel cognitive testing

2024· article· en· W4406051277 sur OpenAlexaff
Olivia R. Ghosh‐Swaby, Jennifer Hanna Al‐Shaikh, Daniel Palmer, Ali R. Khan, Jane S Thornton, Timothy J. Bussey, Lisa M. Saksida, Teresa Liu‐Ambrose, Lindsay S. Nagamatsu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFowler Kennedy Sport Medicine ClinicWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemory spanTouchscreenStroop effectCognitionType 2 diabetesDementiaEffects of sleep deprivation on cognitive performanceWorking memoryCognitive declineCognitive testPopulationPsychologySpatial memoryMedicineDiabetes mellitusAudiologyInternal medicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes (T2D) and older age are well-known risk factors for dementia. Indeed, there is evidence that older adults not diagnosed, but at-risk for T2D can show early signs of cognitive decline, further exacerbated by excessive body weight or high blood glucose levels. Such a finding would have implications for early treatment strategies; however, the evidence is still sparse. We examined the correlation of risk factors for diabetes with cognitive function in older adults at-risk for T2D using a battery of touchscreen tasks translated from their rodent versions, as well as traditional pen-to-paper cognitive tests. METHOD: Sixty-five older adults (69.39 ± 10.31 years old, 68% female) at-risk for T2D (BMI ≥ 25 kg/m2, hemoglobin A1c ≥ 6.0%, CANRISK score ≥ 21) completed 3 novel touchscreen tasks: paired associative learning (PAL) (learning and object-in-location memory), progressive ratio (motivation), and trial unique, non-matching to location (TUNL) (spatial pattern separation and working memory). They were also tested on pen-to-paper cognitive tests: trail-making (task switching), Stroop (selective inhibition), and digit span (working memory). A correlation analysis was performed between BMI or HbA1c and cognitive performance. Performance on touchscreen tasks was analyzed using a repeated measures one-way ANOVA. RESULT: Higher HbA1c levels were correlated with lower digit span scores (r2 = 0.12, p = 0.011). There was no correlation between breakpoint (motivation level) and BMI or HbA1c during the progressive ratio task (r2 = 0.0, p = 0.38). Interestingly, this population performed at chance level (59.7 ± 5.3% accuracy) on the PAL task, indicating they were unable to learn object-location paired associates. When manipulating the spatial similarity in distance between stimuli during the TUNL task, older adults at risk for diabetes were 10% lower in accuracy when stimuli were close together compared to further apart (p<0001). Participants also responded more slowly to stimuli at choice during the TUNL task during the heaviest working memory load condition (p = 0.003). CONCLUSION: Older adults at-risk for T2D exhibit decreased performance on tasks with higher demands on spatial and working memory. Future research will compare performance on all tasks to healthy age-matched controls and reassess performance after a six-month exercise intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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