BDNF Levels and Cognitive Function in Patients with Type 2 Diabetes Treated with SGLT2 Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: As cognitive impairment becoming more widely recognized as a complication of type 2 diabetes mellitus (T2DM), it is discussed in the literature that antihyperglycemic treatment may also improve cognitive functions.Clinical research on this topic is particularly limited regarding sodium-glucose-cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors.Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) is a protein essential for cognitive functions and glucose metabolism.The aim of our research was to examine cognitive performance and BDNF levels in users of SGLT2 inhibitors. Methods:This cross-sectional study was conducted with 86 patients with T2DM, including 41 patients using metformin and 45 patients using SGLT2 inhibitors.Patients' cognitive performance was assessed with the Montreal cognitive assessment (MoCA) test, and their serum BDNF levels were measured using the ELISA method.Results: There were no significant differences between SGLT2 inhibitor users and metformin users in MoCA total scores, as well as in the Visuospatial/Executive, Naming, Attention, Language, Abstraction, Memory, and Orientation subdomains.Although BDNF levels were relatively higher in the SGLT2 inhibitor group, the difference was not statistically significant.Significant correlations were observed between BDNF levels and the levels of microalbumin, microalbumin/creatinine, estimated glomerular Z Ama: Kognitif bozukluk tip 2 diyabetes mellitusun (T2DM) bir komplikasyonu olarak giderek daha fazla kabul grmekte ve literatrde antihiperglisemik tedavinin bilisel ilevleri de iyiletirebilecei tartlmaktadr.Bu konudaki zellikle sodyumglukoz-kotransporter-2 (SGLT2) inhibitrleri ile ilgili klinik aratrmalar snrldr.Beyin-kaynakl nrotrofik faktr (BDNF), kognitif ilevler ve glukoz metabolizmas iin nemli bir proteindir.Aratrmamzn amac SGLT2 inhibitr kullananlarda kognitif performans ve BDNF dzeylerini incelemektir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».