MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6921789379 · doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0856

Correlation of Blood Glucose Variability with Infarct Burden and Cognitive Impairment in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus Complicated with Recent Small Subcortical Infarct

2023· article· en· W6921789379 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 Diabetes MellitusDementiaLogistic regressionCorrelationDiabetes mellitusCognitionInfarctionCerebral infarctionMontreal Cognitive Assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Recent small subcortical infarct (RSSI) is one of the manifestations of lacunar infarction. It is a common brain disease and can lead to the clinical outcome of disability or dementia in many patients. However, the relationship of infarction burden and cognitive impairment with blood glucose fluctuation in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients with RSSI is not very clear. Objective To explore the correlation of blood glucose variability (GV) with infarction burden and cognitive impairment in T2DM patients with RSSI, and based on this, to build a risk prediction model. Methods A total of 140 patients with T2DM and RSSI who were treated in the Second Affiliated Hospital of Zhengzhou University from January 2021 to June 2022 were retrospectively selected. The basic clinical data of the patients were collected. The 72-hour continuous blood glucose monitoring was performed. The infarct burden was evaluated by the magnetic resonance imaging performance (the study subjects were divided into the high infarction burden group including 45 cases and the low infarction burden group including 95 cases according to the imaging performance). The cognitive function was evaluated by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Spearman correlation analysis was used to explore the correlation between GV and cognitive function (MoCA score). Multivariate Logistic regression analysis was used to explore the influencing factors of infarction burden and cognitive dysfunction in T2DM patients with RSSI. The receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn to evaluate the predictive value of GV on cognitive impairment in T2DM patients with RSSI, and the nomogram predictive model was constructed and the predictive value was analyzed. Results In terms of GV-related indicators, the high infarction burden group had higher standard deviation (SD) and percentage of coefficient of variation (%CV) and lower time in range (TIR) than the low infarction burden group, with statistically significant differences (P<0.05). The results of Spearman correlation analysis showed that SD (rs=0.272, P=0.001) and %CV (rs=0.391, P<0.001) were directly proportional to MoCA score, and TIR (rs=-0.325, P<0.001) was inversely proportional to the MoCA score in T2DM patients with RSSI. The results of multivariate Logistic regression analysis showed that elevated SD〔OR=4.201, 95%CI (1.380, 12.788), P=0.011〕 and %CV〔OR=1.218, 95%CI (1.096, 1.354), P<0.001〕were risk factors for high infarction burden in patients with T2DM and RSSI, while increased TIR〔OR=0.866, 95%CI (0.814, 0.921), P<0.001〕 was a protective factor. Elevated SD〔OR=2.947, 95%CI (1.150, 7.548), P=0.024〕 and %CV〔OR=1.174, 95%CI (1.072, 1.287), P=0.001〕were risk factors for cognitive impairment, while elevated TIR〔OR=0.954, 95%CI (0.917, 0.992), P=0.018〕 was a protective factor in T2DM patients with RSSI. The area under the curve (AUC) of %CV for predicting cognitive impairment in patients with T2DM and RSSI was 0.758〔95%CI (0.660, 0.856), P<0.001〕, with an optimal cut-off value of 29.5%, 66.7% sensitivity and 76.0% specificity. The AUC of TIR in predicting cognitive impairment in T2DM patients with RSSI was 0.714〔95%CI (0.624, 0.804), P<0.001〕, with an optimal cut-off value of 60.5%, 97.2% sensitivity and 44.2% specificity. The nomogram prediction model based on SD, %CV, and TIR for the risk of cognitive impairment in T2DM patients with RSSI demonstrated great clinical benefits, and the internal correction suggested that the actual prediction results were similar to the ideal prediction results. Conclusion Elevated GV indicators such as SD and %CV may be independent risk factors, and increased TIR may be a protective factor for high infarct burden and cognitive dysfunction in T2DM patients with RSSI. %CV and TIR had good predictive value for cognitive dysfunction in T2DM patients with RSSI.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetNeurological Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207