Setting the Scene: The Evidence for Pre-clinical Change, Projections of the Impact of Intervention, and Implications for Public Health
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease has long been considered a neurodegenerative disorder of late life for which there is currently no disease-modifying treatment. This view is now being revised as increasing evidence suggests a long pre-clinical phase extending back into mid-life during which there is exposure to multiple potentially reversible risk factors. Further thought is now being given to the possibility of both early life intervention programs and development of new drug treatments focusing on the pre-dementia period. But how can the impact of such treatments be measured at this early stage since overt dementia may not be diagnosed for decades? In the four talks in this symposium, we will discuss evidence for pre-clinical change, theoretical models which have been used to project the possible impact of risk factor modification in mid-life and their integration into a future public health strategies. The development of new statistical risk models to determine the impact of such prevention measures will be outlined. We will consider the possibilities for drug development targeting the pre-clinical period before presenting the PREVENT Project and EPAD ( http://ep-ad.org/ ), a multi-million euro IMI-Horizon 2020 funded project for the development of pre-clinical proof of concept trials. Titles of the four presentations: 1. Setting the scene: the evidence for pre-clinical change, projections of the impact of intervention, and implications for public health (TCR) 2. New statistical risk models for determining the impact of prevention measures in the pre-dementia period (GMT) 3. The PREVENT Study: a prospective cohort study to identify mid-life biomarkers of late-onset Alzheimer's disease (KR) 4. The European Prevention of Alzheimer's Dementia (EPAD) Project: developing interventions for the secondary prevention of Alzheimer's dementia (CWR) Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».