Sequence of episodic memory-related behavioral and brain-imaging abnormalities in type 2 diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Episodic memory decline is a common complication of type 2 diabetes (T2D). To comprehensively explore the neural mechanisms underlying it, we aimed to explore the sequence that episodic memory-related behavioral and brain-imaging biomarkers appear abnormal in the progression of T2D. METHODS: We enrolled 62 healthy controls and 110 patients with T2D. The California Verbal Learning Test, Montreal cognitive assessment, and Stroop color word test was used to assess the episodic memory, general cognitive function, and executive function. Principal component analysis was applied to extract behavioral biomarkers. Imaging biomarkers included structural and functional MRI features of the entorhinal cortex-hippocampus and hippocampus-anterior cingulate cortex pathways. We used a novel discriminative event-based model to determine the sequence that memory-related biomarkers appear abnormal and estimate the stage of memory decline. RESULTS: T2D patients exhibited poorer memory, general cognitive function, and executive function compared to healthy controls after controlling age, sex, and education level. In the progression of T2D, functional interaction between brain regions showed abnormalities first, followed by memory tests, the cerebral spontaneous neural activity, and finally the gray matter volume. Besides, abnormalities appeared earlier in the entorhinal cortex than in the anterior cingulate cortex. Later stage of memory decline was distributed in older patients with T2D and was associated with higher systolic blood pressure, postprandial blood glucose, and low-density lipoprotein. CONCLUSIONS: In T2D, behavioral and brain imaging biomarkers of episodic memory appear abnormal in a specific sequence, and the stage of memory decline was closely associated with old age and vascular risk factors. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT02420470, ClinicalTrials.gov ( https://www. CLINICALTRIALS: gov/ ).
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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 découle