Regional Brain Structure Alterations in Diabetes but Not Prediabetes
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Diabetes (DM) affects brain volume and white matter hyperintensity (WMH), but whether regional gray matter volume (GMV) and tract-specific WMH progress in the prediabetes (PreDM) stage remains unclear. OBJECTIVE: We investigate brain structural changes across 3 distinct glycemic states. METHODS: We analyzed 512 participants (122 with DM, 109 with PreDM, and 281 controls) using advanced neuroimaging techniques. High-resolution structural T1-weighted magnetic resonance images and FLAIR (fluid-attenuated inversion recovery) images were acquired, complemented by cognitive assessments, grip strength measurements, and gait speed testing. We performed correlational analyses to examine the relationships between observed brain changes, cognitive performance, and motor function across different levels of glycemic states. RESULTS: We found substantial changes in GMV in DM, especially in areas responsible for movement and coordination, including the bilateral cerebellum, right precentral gyrus, and left postcentral gyrus (P < .001 uncorrected with cluster size > 500). These brain changes were associated with decreases in cognitive test scores (Montreal Cognitive Assessment; P = .04), gait speed (P < .05), and right-hand grip strength (P < .05)-effects not seen in the prediabetic group. We observed significantly higher WMH index across 20 tracts in DM brains (P < .05; false discovery rate [FDR]-corrected). Glycemic levels positively correlated with WMH index in multiple tracts (P < .05; FDR-corrected). CONCLUSION: This study illuminates DM as a powerful force in cerebral architecture, challenging the notion of a gradual decline beginning in PreDM. These insights not only underscore the critical importance of DM prevention but also hint at the brain's remarkable resilience in the face of early metabolic challenges.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».