Associations of obesity-related indices with mild cognitive impairment in adults 60 years and older with type 2 diabetes: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the relation between obesity-related indices and mild cognitive impairment (MCI) in elderly patients with type 2 diabetes (T2D). Methods A total of 597 eligible elderly patients with T2D were included in this retrospective study. All patients were divided into MCI group and normal cognitive group based on neuropsychological assessment. Twelve obesity-related indices were calculated, including body mass index (BMI), waist-hip ratio (WHR), waist-to-height ratio (WHtR), lipid accumulation product (LAP), body roundness index (BRI), conicity index (CI), visceral adiposity index (VAI), body adiposity index (BAI), abdominal volume index (AVI), a body shape index (ABSI), triglyceride glucose (TyG) index and cardiometabolic index (CMI). Multivariate logistic regression analysis, tests for trend and restricted cubic splines were used to assess the relationships between the tests for trend and MCI in elderly patients with T2D. Receiver operating characteristic (ROC) curves and areas under the curves (AUC) were used to assess the performance and predictive ability of the obesity-related indices for identifying MCI in elderly patients with T2D. Results Multivariate logistic regression showed that elevated BMI, WHR, WHtR, LAP, BRI, CI, VAI, AVI, TyG index, and CMI were associated with an increased risk of MCI in elderly T2D patients after adjusting for potential confounders (all P < 0.05). In addition, TyG index, LAP, CMI, VAI, AVI, WHR, WHtR, BRI, and CI had negative correlations with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (all P < 0.05). There was a significant linear trend between the levels of BMI ( P for trend = 0.004, P for non-linearity = 0.637), WHR ( P for trend = 0.006, P for non-linearity = 0.430), WHtR ( P for trend < 0.001, P for non-linearity = 0.452), BRI ( P for trend < 0.001, P for non-linearity = 0.252), AVI ( P for trend < 0.001, P for non-linearity = 0.944), and TyG index ( P for trend < 0.001, P for non-linearity = 0.514) and risk of MCI in elderly patients with T2D after adjusting for potential confounders. There was a nonlinear association between LAP, VAI or CMI and risk of MCI in elderly patients with T2D (all P for non-linearity < 0.001). CMI had the greatest AUC (AUC = 0.682), followed by VAI (AUC = 0.679), TyG index (AUC = 0.673), LAP (AUC = 0.669), AVI (AUC = 0.580), WHtR and BRI (AUC = 0.575), BMI (AUC = 0.560), CI (AUC = 0.556), WHR (AUC = 0.554), BAI (AUC = 0.547), and ABSI (AUC = 0.536). Conclusion Elevated obesity-related indices, particularly CMI, VAI, TyG index and LAP, which displayed the higher predictive power, were instrumental in forecasting and evaluating MCI in elderly T2D patients. These findings may provide clues for future studies exploring early diagnostic biomarkers and treatment of MCI in elderly T2D patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».