Study on the correlation between abnormal bone metabolism and cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is often accompanied by bone metabolic disorders and cognitive impairment, forming an interactive network through metabolic derangements, oxidative stress, and inflammatory responses. Hyperglycemia and insulin resistance disrupt bone remodeling leading to osteoporosis while simultaneously impairing cognition via blood-brain barrier damage and neuroinflammation. Osteogenic factors like osteocalcin may bidirectionally regulate glucose metabolism and brain function, suggesting that “bone-brain axis” dysregulation could be a potential mechanism underlying cognitive impairment in T2DM. This study aims to characterize cognitive function patterns in T2DM patients with bone metabolic abnormalities and their clinical correlations, providing a basis for multisystemic interventions. Methods The general clinical data, osteocalcin (OC), glycosylated hemoglobin (HbA1c), bone mineral density (BMD), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores of 50 patients with T2DM were collected. According to whether cognitive impairment occurred or not, one-way ANOVA was performed to analyze the correlation between cognitive and clinical indicators, BMD and OC. Multiple linear regression analysis was performed with cognition and bone density as dependent variables and other factors as independent variables. Results T2DM subjects were grouped according to bone mass. The osteoporosis group had the lowest MoCA score and bone density, followed by the osteopenia group. There were 16 cases (16/17 94.12%) of cognitive impairment in the osteoporosis group, 13 cases (13/17 76.47%) of cognitive impairment in the osteopenia group, and 3 cases (3/16 18.75%) of cognitive impairment in the normal bone mass group. Compared with the normal cognitive group, the MoCA score, OC measurement and BMD of the patients in the cognitive impairment group were lower (P < 0.05). BMD (r = 0.686, P = 0.000), OC (r = 0.756, P = 0.000) are positively correlated with MoCA score. OC (r = 0.690, P = 0.000) and Age (r = −0.032, P = 0.045) are positively correlated with BMD. Multivariate linear regression analysis found that with cognition as the dependent variable, the decrease in BMD (P = 0.028) and OC (P = 0.000) aggravated the occurrence of cognitive impairment; with BMD as the dependent variable, the decline in cognition (P = 0.028) and OC (P = 0.029) aggravated the decrease in BMD. Conclusion T2DM, osteoporosis, and cognitive impairment form pathological connections through metabolic disorders, chronic inflammation, and bidirectional regulatory networks of the “bone-brain axis,” with osteocalcin serving as a key mediator that maintains bone remodeling balance while also exerting cross-domain regulation over central insulin signaling and synaptic plasticity. Understanding these interactive mechanisms provides a basis for developing combined screening models integrating bone density and cognitive assessments, and promotes multidisciplinary collaborative interventions across endocrinology, orthopedics, and neurology to improve overall outcomes for T2DM 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».