Predictive value of biliverdin reductase‐A and homeostasis model assessment of insulin resistance on mild cognitive impairment in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/INTRODUCTION: To investigate the predictive value of the biliverdin reductase-A (BVR-A) and the homeostasis model assessment for insulin resistance (HOMA-IR) on mild cognitive impairment (MCI) in patients with type 2 diabetes mellitus, and to establish a nomogram model. MATERIALS AND METHODS: This study included 140 patients with type 2 diabetes mellitus. Based on Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, participants were categorized into the normal cognitive function (T2DM-NCF) group (65 cases) and the mild cognitive impairment (T2DM-MCI) group (75 cases). Multivariate logistic regression analysis was performed to identify the factors associated with MCI in patients with type 2 diabetes mellitus. A nomogram prediction model was developed using R software for the selected factors, and its predictability and accuracy were verified. RESULTS: Compared with the T2DM-NCF group, subjects with MCI were older, had a longer duration of diabetes, higher HOMA-IR, lower BVR-A, lower cognitive scores, and lower education levels (all P < 0.05). Multivariate logistic regression analysis showed that duration of diabetes (OR = 1.407, 95% CI: 1.163-1.701), HOMA-IR (OR = 1.741, 95% CI: 1.197-2.53), and BVR-A (OR = 0.528, 95% CI: 0.392-0.712) were significantly associated with the development of MCI in patients with type 2 diabetes mellitus. The C-index of the nomogram was 0.863 (95% CI: 0.752-0.937). CONCLUSIONS: Our findings suggest that BVR-A and HOMA-IR are significantly associated with the development of MCI in patients with type 2 diabetes mellitus. The nomogram incorporating BVR-A and HOMA-IR aids in predicting the risk of developing MCI in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».