P3‐393: Development of a Brain Health Food Guide for Use in Middle‐Aged and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The Alzheimer’s Association, USA, recently argued that ‘there is sufficiently strong evidence to conclude that a healthy diet and lifelong learning/cognitive training may also reduce the risk of cognitive decline’. While results from most epidemiologic studies support diets which emphasize plant-based foods to maintain cognitive function; there is not consensus on best characteristics across all food groups, especially dietary fats. Consequently there remains a need to derive evidence-based recommendations to describe an optimal diet pattern to support cognitive health. As such, we developed a Brain Health Food Guide (BHFG), which could ultimately be used to support dietary change in middle aged and older adults. A primary consideration in developing the BHFG was to harmonize diet patterns across two RCTs, PREDIMED (Mediterranean-style diet) and ENCORE (DASH diet), which differ markedly in their fat recommendations; both of which demonstrated improved cognitive performance associated with diet change. Relevant data from observational prospective studies exploring a diet-cognition relationship were collated. Conversion factors were developed to enable comparison across studies with different serving size definitions or studies that that expressed serving size as volumes versus those expressed in units of mass. In terms of dietary fat, studies generally supported an intervention that simultaneously targets reductions in SFA consumption while promoting greater contribution of PUFA and MUFA to total fat intake—particularly from plant sources. The evidence supporting targets to increase or decrease total fat intake was equivocal. Translating across all food groups, the BHFG emphasizes vegetables (raw leafy greens, cruciferous vegetables), fruits (berries), nuts, fish, legumes, and low-fat dairy products. It includes whole grains, poultry, and moderate alcohol consumption. It is reduced in red and processed meats, refined grains, commercial sweets, pre-packaged foods, sugared drinks, and high-fat dairy products. A brain healthy eating pattern, based on observational and intervention studies, can be derived from existing literature.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,028 |
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 ».