Diabete mellito tipo 2 e declino cognitivo: ruolo del genotipo dell'apolipoproteina E
Notice bibliographique
Résumé
Introduzione Il diabete mellito tipo 2 (DMT2) è la forma di diabete più frequentemente riscontrata nella pratica clinica, rappresentando oltre il 90% dei casi. È definito come un disordine metabolico causato da un deficit parziale di secrezione insulinica, che in genere progredisce nel tempo e che si instaura spesso su una condizione, più o meno severa, di insulino-resistenza su base multifattoriale. La prevalenza a livello mondiale del diabete mellito è in continua crescita. Il diabete mellito è una malattia a decorso progressivo, associata a un elevato rischio di sviluppare complicanze, sia acute che croniche. Un’importante e crescente complicanza della malattia diabetica coinvolge il sistema cognitivo. Vi sono evidenze in letteratura che dimostrano come i pazienti diabetici abbiano un rischio di sviluppare quadri di declino cognitivo, fino alla demenza, molto più alto rispetto alla popolazione generale non diabetica e sembra che il declino cognitivo avvenga, nei diabetici, in modo accelerato in confronto a quello dei controlli. La patogenesi del declino cognitivo nel soggetto diabetico è multifattoriale e i meccanismi alla base del fenomeno non sono ancora chiari. Scopo Gli scopi della tesi sono stati quelli di (1) valutare la prevalenza di disturbi cognitivi in soggetti affetti da diabete mellito tipo 2, non affetti da demenza (2) identificare possibili fattori di rischio demografici, clinici e biochimici associati alle alterazioni cognitive (3) valutare, nei soggetti con diabete mellito tipo 2, il possibile ruolo dell’aplotipo E4 dell’ ApolipoproteinaE (ApoE) nel determinare un maggior rischio di disfunzione cognitiva. Pazienti, Materiali e Metodi Sono stati arruolati consecutivamente 143 soggetti (66 donne; mediana dell’età 69 anni; range 35-88 anni), affetti da DMT2, afferenti all’ambulatorio diabetologico della UO di Malattie Metaboliche e Diabetologia dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana (AOUP), nell’arco di 6 mesi. Sono stati esclusi soggetti con storia di ipoglicemia severa, disturbo dell’umore, concomitante terapia anti-depressiva, abuso di sostanze psicoattive, presenza di declino cognitivo già noto, di malattia neurodegenerative, di epilessia e di danno cerebrale da trauma recente (6 mesi). I soggetti reclutati sono stati sottoposti a un prelievo di sangue venoso, per la determinazione dei principali parametri ematochimici e metabolici, tra cui glicemia, HbA1c, creatinina, AST, ALT, profilo lipidico completo e per la genotipizzazione dell’aplotipo ApoE. La valutazione della funzione cognitiva è stata eseguita mediante Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) e Trail Making Test (TMT). I dati relativi alla funzione cognitiva dei soggetti diabetici sono stati confrontati con quelli ottenuti da una popolazione di controllo, costituita da soggetti sani, non diabetici. Risultati e conclusioni I dati del nostro studio documentano un’elevata prevalenza di declino cognitivo nella popolazione diabetica rispetto a quella non diabetica. I fattori predittivi di maggior rischio sono risultati essere l’età, la scolarità e la durata di malattia. Nei soggetti diabetici, l’aplotipo E4 correla con una ridotta performance cognitiva, suggerendo un possibile effetto sul rischio di declino cognitivo. Il precoce rilevamento del declino cognitivo nei soggetti diabetici permette di identificare un gruppo di pazienti caratterizzato da una maggiore vulnerabilità e che potrebbe trarre benefici dal trattamento e dall’assistenza personalizzata, in base alle caratteristiche individuali. Questi risultati richiedono conferma con più ampi studi di associazione.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».