The NEIL Memory Research Unit: psychosocial, biological, physiological and lifestyle factors associated with healthy ageing: study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population ageing is a global phenomenon that has characterised demographic trends during the 20th and 21st century. The rapid growth in the proportion of older adults in the population, and resultant increase in the incidence of age-related cognitive decline, dementia and Alzheimer's disease, brings significant social, economic and healthcare challenges. Decline in cognitive abilities represents the most profound threat to active and healthy ageing. Current evidence suggests that a significant proportion of cases of age-related cognitive decline and dementia may be preventable through the modification of risk factors including education, depressive symptomology, physical activity, social engagement and participation in cognitively stimulating activities. The NEIL Memory Research Unit cohort study was established to investigate factors related to brain health and the maintenance of cognitive function. METHODS: A cohort of 1000 normally ageing adults aged 50 years and over are being recruited to participate in comprehensive assessments at baseline, and at follow-up once every 2 years. The assessment protocol comprises a comprehensive neuropsychological battery, some basic physical measures, psychosocial scales, questionnaire measures related to a range of health, lifestyle and behavioural factors, and a measure of resting state activity using electroencephalography (EEG). DISCUSSION: The NEIL Memory Research Unit cohort study will address key questions about brain health and cognitive ageing in the population aged 50+, with a particular emphasis on the influence of potentially modifiable factors on cognitive outcomes. Analyses will be conducted with a focus on factors involved in the maintenance of cognitive function among older adults, and therefore will have the potential to contribute significant knowledge related to key questions within the field of cognitive ageing, and to inform the development of public health interventions aimed at preventing cognitive decline and promoting active and healthy ageing.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».