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Enregistrement W4417181478 · doi:10.64149/j.ver.8.19s.36-46

Cognitive Impairments In Type 2 Diabetes Mellitus: Clinical And Biochemical Correlations

2025· article· W4417181478 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueVascular and Endovascular Review · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentType 2 Diabetes MellitusCognitionAdiponectinType 2 diabetesRepeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological StatusNeuropsychologyGlycated hemoglobinDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Cognitive impairments are increasingly recognized as significant complications of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM), adversely affecting daily functioning, treatment adherence, and quality of life. Recent evidence suggests that metabolic dysregulation, endothelial dysfunction, and neuroinflammatory mechanisms contribute to the development of cognitive decline in diabetic patients. However, the interplay between biochemical markers such as glycated hemoglobin (HbA1c), adiponectin, and soluble vascular cell adhesion molecule-1 (sVCAM-1) and neuropsychological performance remains insufficiently explored. Objective. To evaluate the clinical and biochemical correlations of cognitive impairments in patients with Type 2 Diabetes Mellitus using standardized neuropsychological tests and serum biomarker levels. Methods. A cross-sectional analytical study was conducted at the Department of Neurology, Tashkent State Medical University from 2022 to 2024. The study included four groups: (1) T2DM with mild cognitive impairment; (2) T2DM with dementia; (3) T2DM without cognitive impairment; (4) healthy controls. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Frontal Assessment Battery (FAB), Stroop Test, and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Serum HbA1c, total adiponectin, and sVCAM-1 levels were measured using ELISA. Statistical analyses included correlation tests and regression modeling. Results. Patients with T2DM and cognitive impairment demonstrated significantly higher HbA1c and sVCAM-1 levels and lower adiponectin levels compared with both diabetic patients without cognitive impairment and healthy controls (p < 0.05). MoCA and FAB scores showed strong inverse correlations with HbA1c (r = –0.52, p < 0.01) and sVCAM-1 (r = –0.47, p < 0.01). Adiponectin demonstrated a positive correlation with cognitive scores (r = +0.44, p < 0.01). These findings support the concept of metabolic–vascular–neuroinflammatory interplay in diabetic cognitive dysfunction. Conclusion. Cognitive decline in T2DM is closely linked with biochemical alterations such as elevated HbA1c and sVCAM-1 and reduced adiponectin. These biomarkers may serve as early indicators of cognitive impairment and should be incorporated into comprehensive assessment strategies for diabetic patients.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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