Integrating Health Promotion Into Physical Therapy Practice to Improve Brain Health and Prevent Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Alzheimer disease is the most common cause of dementia, and brain pathology appears years before symptoms are evident. Primary prevention through health promotion can incorporate lifestyle improvement across the lifespan. Risk factor assessment and identifying markers of disease might also trigger preventive measures needed for high-risk individuals and groups. SUMMARY OF KEY POINTS: Many potential risk factors are modifiable through exercise, and may be responsive to early intervention strategies to reduce the downward slope toward disability. Through the use of common clinical tests to identify cognitive and noncognitive functional markers of disease, detection and intervention can occur at earlier stages, including preclinical stages of disease. Physical activity and exercise interventions to address modifiable risk factors and impairments can play a pivotal role in the prevention and delay of functional decline, ultimately reducing the incidence of dementia. This article discusses prevention, prediction, plasticity, and participation in the context of preserving brain health and preventing Alzheimer disease and related dementias in aging adults. RECOMMENDATIONS FOR CLINICAL PRACTICE: Rehabilitation professionals have opportunities to slow disease progression through research, practice, and education initiatives. From a clinical perspective, interventions that target brain health through lifestyle changes and exercise interventions show promise for preventing stroke and associated neurovascular diseases in addition to dementia. Physical therapists are well positioned to integrate primary health promotion into practice for the prevention of dementia and other neurological conditions in older adults.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».