A study to assess the relationship between cognitive impairment and glycemic management in patients with type 2 diabetes using MoCA score
Notice bibliographique
Résumé
Background: Later in life, people with diabetes mellitus 2 experience cognitive impairment, which lowers their quality of life. There is little local literature on cognitive diseases, particularly mild cognitive impairment (MCI), despite mounting evidence of these conditions. Materials and Methods: We used the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test to determine the prevalence of mild cognitive impairment (MCI), which was previously unknown, in type 2 diabetic patients who were visiting a tertiary care centre. We also looked at the relationships between the MoCA scores and HbA1c, fasting blood sugar (FBS), postprandial blood sugar (PPBS), age, and length of diabetes. The study comprised seventy individuals with type 2 diabetes mellitus. Normal cognition (NC) was defined as patients with MoCA scores ≥26, while MCI was defined as those with scores <26. Results: While 55% of individuals with type 2 diabetes mellitus had MCI (MoCA score <26), 50 or 45% of those patients had normal cognitive function (MoCA score ≥26). Patients with mild cognitive impairment had significantly higher fasting, PPBS, and HbA1c levels. The groups' mean ages and the length of time they had diabetes did not differ significantly. The MoCA scores were negatively correlated with the levels of HbA1c, FBS, and 2hr PPBS Conclusion: According to the study's findings, individuals with type 2 diabetes are very susceptible to mild cognitive impairment. There was a negative correlation between the MoCA score and HbA1c, higher disease duration, and fasting blood sugar levels.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».