Formulation of evidence-based messages to promote the use of physical activity to prevent and manage Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impending public health impact of Alzheimer's disease is tremendous. Physical activity is a promising intervention for preventing and managing Alzheimer's disease. However, there is a lack of evidence-based public health messaging to support this position. This paper describes the application of the Appraisal of Guidelines Research and Evaluation II (AGREE-II) principles to formulate an evidence-based message to promote physical activity for the purposes of preventing and managing Alzheimer's disease. METHODS: A messaging statement was developed using the AGREE-II instrument as guidance. Methods included (a) conducting a systematic review of reviews summarizing research on physical activity to prevent and manage Alzheimer's disease, and (b) engaging stakeholders to deliberate the evidence and formulate the messaging statement. RESULTS: The evidence base consisted of seven systematic reviews focused on Alzheimer's disease prevention and 20 reviews focused on symptom management. Virtually all of the reviews of symptom management conflated patients with Alzheimer's disease and patients with other dementias, and this limitation was reflected in the second part of the messaging statement. After deliberating the evidence base, an expert panel achieved consensus on the following statement: "Regular participation in physical activity is associated with a reduced risk of developing Alzheimer's disease. Among older adults with Alzheimer's disease and other dementias, regular physical activity can improve performance of activities of daily living and mobility, and may improve general cognition and balance." The statement was rated favourably by a sample of older adults and physicians who treat Alzheimer's disease patients in terms of its appropriateness, utility, and clarity. CONCLUSION: Public health and other organizations that promote physical activity, health and well-being to older adults are encouraged to use the evidence-based statement in their programs and resources. Researchers, clinicians, people with Alzheimer's disease and caregivers are encouraged to adopt the messaging statement and the recommendations in the companion informational resource.
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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 | 0,364 | 0,438 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».