Cognitive Function Deficits Associated With Type 2 Diabetes and Retinopathy: Volumetric Brain MR Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Type 2 diabetes mellitus is a ubiquitous chronic inflammatory disease with deleterious effects on various tissues, including the kidney, retina, and peripheral nerves. Studies using histopathology and magnetic resonance imaging have revealed that diabetes-related chronic hyperglycemia may impact the brain's essential functioning by causing microvascular damage. The aim of this study was to examine the cognitive functioning of type 2 diabetic individuals with and without retinopathy by evaluating their morphological, structural, and biochemical differences. METHODS: Demographic characteristics, education level, type of diabetes mellitus (DM), disease duration, treatment received, other diabetic complications, such as nephropathy and neuropathy, and detailed medical histories were recorded. All participants underwent an extensive neuropsychological examination with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) testing. Brain magnetic resonance imaging was performed to evaluate gray matter volume differences between the groups. RESULTS: Gray matter volume differences between the groups were observed. Differences were observed after multiple corrections (age, education, and total intracranial volume [TIV]). First, the diabetic retinopathy group exhibited a significantly smaller gray matter volume in the right inferior temporal gyrus than the diabetic group (p = 0.032). In addition, the diabetic retinopathy group exhibited a significantly smaller gray matter volume than the control group in the right insula (lateral and central part) (p = 0.011). In addition, MoCA scores exhibited significant correlation with the two regions emerging as statistically significant in our analyses (the right inferior temporal gyrus and right insula) (p = 0.003, p = 0.002, respectively). CONCLUSION: Our results suggest the presence of a neurodegenerative process associated with cognitive dysfunction that is particularly prominent in the retinopathy stage of DM.
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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 | 0,000 |
| 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 ».