基于METS-IR和SPISE指数开发一个名录,用于预测2型糖尿病中轻度认知障碍
Niu Tong1,2, Liu Kunyu1,2, Zhou Xueling1,2
1Department of Endocrinology, Affiliated Zhongda Hospital of Southeast University, Nanjing, China.
Journal of endocrinological investigation
|July 22, 2025
概括
结合胰岛素抵抗代谢得分 (METS-IR) 或单点胰岛素敏感度估计器 (SPISE) 的新型诺莫格拉姆模型可以有效预测2型糖尿病患者的轻度认知障碍 (MCI). 这些模型为T2DM早期认知风险评估提供了有价值的工具.
科学领域:
- 内分泌学 在内分泌学.
- 神经学 神经学
- 代谢障碍 代谢障碍 代谢障碍
背景情况:
- 胰岛素抵抗 (IR) 是代谢综合征,2型糖尿病 (T2DM) 和轻度认知障碍 (MCI) 的关键因素.
- 几种替代标记物,包括甘油三糖 (TyG) 指数,METS-IR和SPISE,用于评估IR.
- 在T2DM患者中预测MCI对于及时干预至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证Nomogram模型,用于预测T2DM患者的MCI.
- 将METS-IR和SPISE的预测性能与其他IR替代标记器进行比较.
- 将临床数据与IR指数整合起来,以提高MCI风险预测.
主要方法:
- 招募了600名T2DM患者,收集了人口统计,临床和生化数据.
- 认知功能使用MoCA和MMSE进行评估.
- 后勤回归和ROC曲线分析被用于开发和评估两种包含METS-IR或SPISE与临床变量的名录模型.
主要成果:
- 所有的IR替代指数都与MCI和较低的MMSE得分有显著的关联.
- 与其他指数相比,METS-IR和SPISE对MCI的预测准确度更高,特别是在女性中.
- 开发的诺莫格拉姆模型显示出强大的预测性能 (AUC为0.846和0.838).
结论:
- 将METS-IR或SPISE与临床参数相结合的诺米图模型有效预测T2DM患者的MCI风险.
- 在这个人群中,METS-IR和SPISE是早期认知风险评估的有价值的替代标记.
- 这些模型可以帮助临床医生识别患有MCI高风险的T2DM患者.
