Strategies for Preventing Cognitive Decline in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many advances have been made in the understanding of age-related changes in cognition. As research details the cognitive and neurobiological changes that occur in aging, there is increased interest in developing and understanding methods to prevent, slow, or reverse the cognitive decline that may occur in normal healthy older adults. The Institute of Medicine has recently recognized cognitive aging as having important financial and public health implications for society with the increasing older adult population worldwide. Cognitive aging is not dementia and does not result in the loss of neurons but rather changes in neurotransmission that affect brain functioning. The fact that neurons are structurally intact but may be functionally affected by increased age implies that there is potential for remediation. METHOD AND RESULTS: This review article presents recent work using medication-based strategies for slowing cognitive changes in aging. The primary method presented is a hormonal approach for affecting cognition in older women. In addition, a summary of the work examining modifiable lifestyle factors that have shown promise in benefiting cognition in both older men and women is described. CONCLUSIONS: Much work remains to be done so that evidence-based recommendations can be made for slowing cognitive decline in healthy older adults. The success of some of these methods thus far indicates that the brains of healthy older adults are plastic enough to be able to respond to these cognitive decline prevention strategies, and further work is needed to define the most beneficial methods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».