Prevalence and pattern of cognitive dysfunction in young adults and middle-aged patients with type-2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Background and Aims: With the world’s aging population, twin epidemics of type-2 diabetes (T2D) and dementia take a great toll on the healthcare burden. T2D carries a 2–3 times greater risk of developing cognitive impairment than controls. Early identification of cognitive impairment is important as it impairs diabetes self-management, making patients prone to complications. However, data about the assessment of cognitive impairment in T2D using a comprehensive cognitive battery is sparse in India. This study was undertaken to estimate the prevalence and pattern of cognitive impairment among young and middle-aged patients with T2D. Materials and Methods: A cross-sectional observational study was conducted in a tertiary care teaching hospital in Kolkata (2022–2024) among 125 Bengali-speaking T2D patients with formal education > class IV, aged between 20 and 60 years. The cognitive evaluation was done using the clinical dementia rating scale, mini-mental status examination (MMSE), Montreal cognitive assessment (MoCA), and Addenbrooke’s cognitive examination (ACE)-III. Statistical analyses were done by Jeffrey’s Amazing Statistics Program version 0.19 with appropriate tests (Chi-squared test, Mann–Whitney U test, Spearman correlation statistics, and logistic regression). P value < 0.05 was considered significant. Results: T2D patients reported a more subjective sensation of forgetfulness compared to the control group ( P = 0.001). MMSE was an insufficient screening tool to distinguish between these two groups. On MoCA and ACE-III, there was a significant difference in total scores between case and control groups (MoCA, P = 0.012 and ACE-III, P < 0.001). Based on ACE-III, 59.20% of T2D patients had cognitive impairment ( P < 0.001). The odds of having cognitive impairment in T2D were 3.72 times higher than in the control group ( P < 0.001). There was significant impairment of memory ( P < 0.001), fluency ( P = 0.020), and visuospatial ability ( P = 0.032). Females ( P = 0.010), less education ( P < 0.001), lower socioeconomic status ( P < 0.001), BMI < 23 kg/m 2 ( P = 0.049), peripheral neuropathy ( P = 0.001), hypothyroidism ( P = 0.007), anxiety ( P < 0.001), and depression ( P < 0.001) were significantly associated with cognitive impairment in diabetes. Conclusion: This is the first study from Eastern India to use a comprehensive cognitive scale validated in the local vernacular. Cognitive impairment is prevalent among a significant portion of middle-aged, educated individuals with T2D. Cognitive evaluation should be incorporated into diabetes management from the onset, with a focus on addressing modifiable factors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».