Correlation between diabetes mellitus and cognitive impairment
Bibliographic record
Abstract
Tyrimo tikslas. Nustatyti 2 tipo cukrinio diabeto (CD), gydymo insulinu trukmės bei pažinimo funkcijų sutrikimo (PFS) sąsajas, naudojant Montrealio testą (MOCA – The Montreal Cognitive Assessment) vyresniems nei 65 metų asmenims. Tyrimo metodai. Atliktas skerspūvio tyrimas. Dalyvauti tyrime pakviestas 401 pacientas 65 metų ir vyresnis, tiriamųjų pažinimo funkcijos niekada nebuvo tirtos; iš jų 121 sirgo CD. Pacientų pažinimo funkcijoms vertinti naudotas MOCA. Tyrėjai peržiūrėjo pacientų medicinines ambulatorines korteles ir duomenis apie CD trukmę bei gydymą surinko į šiam tyrimui paruoštą anketą. Rezultatai. Sergančiųjų ir nesergančiųjų CD MOCA balas statistiškai reikšmingai nesiskyrė. Sunkus ir labai sunkus PFS nustatytas statistiškai reikšmingai dažniau, kai CD trukmė buvo 11 metų ir ilgesnė lyginant su trumpesne nei 11 metų sirgimo trukme. Taikant dalinį koreliacijos koeficientą, nustatyta silpna koreliacija tarp CD trukmės, gydymo insulinu trukmės ir MOCA balo. Nustatyta ir MOCA balo mažėjimo bei pacientų amžiaus didėjimo sąsaja. Išvados. Naudojant MOCA, PFS tiek sergančiųjų CD, tiek nesergančiųjų grupėse nustatytas vienodai dažnai. CD ir gydymo insulinu trukmė koreliuoja su MOCA mažėjimu. Amžius taip pat koreliuoja su MOCA balo mažėjimu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".