Sensory network dysregulation in type 2 diabetes: Linking olfactory, visual, and cognitive function
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study investigates the relationship between multisensory (visual, somatosensory, and olfactory) dysfunction and cognitive decline in Type 2 diabetes (T2D), with a particular focus on the mediating role of olfactory dysfunction. METHODS: We used resting-state fMRI to assess seed-based functional connectivity from the primary sensory cortices (visual, somatosensory, and olfactory) and whole-brain regional activity metrics in 152 patients with T2D and 50 controls. A Multisensory Dysfunction Index (MSDI) was constructed to quantify integrated sensory dysfunction, and moderated mediation analysis was performed to examine the impact of sensory complications on cognitive function. RESULTS: The MSDI was correlated with sensory complication burden and associated with worse global cognitive performance (Montreal Cognitive Assessment, MoCA). Mediation analysis showed that odour identification mediated the relationship between MSDI and MoCA in T2D. This indirect effect was absent in diabetic peripheral neuropathy (DPN)+ individuals but remained significant in DPN- individuals. Additionally, olfactory dysfunction had both direct and indirect effects on cognition in DPN- patients. CONCLUSIONS: Our findings highlight the central role of olfactory dysfunction in linking multisensory impairment to cognitive decline in T2D. The results emphasize the need for personalized management strategies based on sensory complications and suggest that preserving sensory network integrity may help maintain olfactory and cognitive health in T2D.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».