Notice bibliographique
Résumé
Aging occurs as a series of small steps, first causing cellular damage and then affecting tissues and organs. This is also true in the brain. Frailty, a state of increased risk due to accelerated deficit accumulation, is robustly a risk factor for cognitive impairment. Community-based autopsy studies show that frail individuals have brains that show multiple deficits without necessarily demonstrating cognitive impairment. These facts cast a new light on the growing number of risk factors for cognitive impairment, suggesting that, on a population basis, most health deficits can be associated with late-life cognitive impairment. The systems mechanism by which things that are bad for the body are likely to be bad for the brain can be understood like this: the burden of health deficits anywhere indicates impaired ability to withstand or repair endogenous and environmental damage. This in turn makes additional damage more likely. If true, this suggests that a life course approach to preventing cognitive impairment is desirable. Furthermore, conducting studies in highly selected, younger, healthier individuals to provide 'proof of concept' information is now common. This strategy might exclude the very circumstances that are required for disease expression in the people in whom dementia chiefly occurs (that is, older adults who are often in poor health).
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».