1271-P: Longitudinal Predictors of Cognitive Impairment in Older Adults with Type 2 Diabetes—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: Older adults with diabetes are at an increased risk of cognitive impairment (CI). Those with diabetes may experience distinct biological, psychological, interpersonal, and behavioral risk factors for CI compared to those without diabetes. However, current preventive strategies often do not address disease-specific factors, and their effectiveness remains uncertain. This review aimed to summarize the longitudinal predictors of CI in older adults with type 2 diabetes (T2DM) and to identify those at higher risk. Methods: We systematically searched PubMed, CINAHL, PsycINFO, and Cochrane Library in December 2024. Two reviewers screened records for eligibility, extracted data, and assessed risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. Findings were synthesized narratively. Results: A total of 35 longitudinal studies were included in the synthesis. Sample sizes ranged from 55 to 2,032,689, and mean follow-up periods ranged from 2.5 to 14.7 years, when reported. In total, 25 biological, 7 behavioral, and 1 interpersonal predictor were identified. Biological predictors included blood/urine biomarkers (14), physical biomarkers (3), overall physical conditions (3), diabetes-specific conditions/status (3), and one genetic biomarker. Behavioral predictors included smoking, alcohol use, diet/nutrients, physical activity, and sleep. Social contact was the sole interpersonal predictor. No psychological predictors were reported. Except for the genetic biomarker, most predictors were modifiable. Conclusion: Given the absence of a cure for CI, identifying those at heightened risk and providing targeted preventive care are critical. Diabetes-specific factors should be integrated into the design of preventive strategies for older adults with T2DM to mitigate the risk of CI. Disclosure M. Kim: None. B. Kim: None. Funding Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (RS-2023-00250911)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».