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Enregistrement W4413799097 · doi:10.3389/fnins.2025.1620118

A high triglyceride-glucose index correlates with cognitive impairment in Parkinson’s disease: a cross-sectional study

2025· article· en· W4413799097 sur OpenAlexaboutno aff
Yongqing Cheng, Xin Wang, Yingchao Ge, Lei Li, Songjie Chen, Guojun He, Shouru Xue

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentInternal medicineMedicineDementiaTriglycerideGastroenterologyCross-sectional studyLogistic regressionParkinson's diseaseCorrelationCognitionEndocrinologyDiseaseCholesterolPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Insulin resistance (IR) is proved be involved in the pathophysiology of Parkinson’s disease (PD). As an effective surrogate marker of IR, the correlation between the triglyceride-glucose (TyG) index and PD remains unclear. This cross-sectional study aimed to explore the association between the TyG index and cognitive impairment in PD (PDCI). Methods Patients with sporadic PD were consecutively enrolled between May 2022 and October 2023. The cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The Spearman correlation analysis was used to evaluate the correlation between TyG index and MoCA score, Unified-Parkinson Disease Rating Scale (UPDRS) III and peripheral blood oxidative stress markers, respectively. Logistic regression analysis was performed to explore the correlation between TyG and PDCI and dementia in PD (PDD). Results A total of 78 patients were enrolled, of whom 50 (64.1%) were diagnosed with PDCI [26 with mild cognitive impairment (MCI) and 24 with PDD]. The TyG index in patients with dementia and MCI were higher than those with normal cognition (9.32 ± 0.43 vs. 8.90 ± 0.47 vs. 8.51 ± 0.46, P < 0.001). The Spearman correlation analysis demonstrated that TyG was negatively correlated with MoCA ( r = −0.704, P < 0.001) and superoxide dismutase ( r = −0.244, P = 0.031), but positively correlated with UPDRS III ( r = 0.246, P = 0.030). Multivariate logistic regression analysis showed that TyG was independently associated with PDCI regardless of whether it was used as a continuous variable (OR = 6.177, 95% CI = 1.590–24.000) or a tertile variable (OR = 5.478, 95% CI = 1.030–29.132). This association persisted after excluding patients with diabetes. The receiver operating characteristic (ROC) analysis suggested that the area under the curve (AUC) of TyG for predicting PDCI was 0.805 (95% CI = 0.707–0.903, P < 0.001). Conclusion Elevated TyG levels were associated with an increased likelihood of PDCI in patients with PD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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