Continuous glucose monitoring‐derived time in range is associated with changes in cognitive function test scores in Japanese patients with type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is known to be a risk factor for cognitive dysfunction and dementia. Time in range (TIR), which is derived from continuous glucose monitoring (CGM), has been widely used as an indicator of the quality of glycemic control. While cross-sectional studies have reported an association between CGM-derived TIR and cognitive function scores, few studies have longitudinally investigated the relationship between the two. This study aimed to prospectively investigate the association between CGM-derived TIR and changes in multiple cognitive function scores. MATERIALS AND METHODS: The present study used baseline and 2-year data from an ongoing multicenter cohort study. This study included 197 T2DM patients aged ≥60 years with undiagnosed dementia. Participants were examined with the mini-mental state examination (MMSE), the Japanese version of the Montreal cognitive assessment (MoCA-J) and the digit symbol substitution test (DSST) at both baseline and 2 years. Multiple regression analyses were performed to investigate the association between TIR and changes in cognitive function test scores over 2 years. RESULTS: Multivariate regression analysis showed that there was a significant association between TIR and changes in MMSE (ΔMMSE) over 2 years (standard partial regression coefficient [β] = 0.187, p = 0.005). Similarly, multivariate regression models showed a significant association between TIR and ΔMoCA-J (β = 0.218, p = 0.001) and ΔDSST (β = 0.164, p = 0.036). CONCLUSIONS: In patients with T2DM with undiagnosed dementia, CGM-derived TIR might be associated with overall cognitive decline and reduced processing speed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».