Evidence-based prevention of Alzheimer's disease: systematic review and meta-analysis of 243 observational prospective studies and 153 randomised controlled trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence on preventing Alzheimer's disease (AD) is challenging to interpret due to varying study designs with heterogeneous endpoints and credibility. We completed a systematic review and meta-analysis of current evidence with prospective designs to propose evidence-based suggestions on AD prevention. METHODS: Electronic databases and relevant websites were searched from inception to 1 March 2019. Both observational prospective studies (OPSs) and randomised controlled trials (RCTs) were included. The multivariable-adjusted effect estimates were pooled by random-effects models, with credibility assessment according to its risk of bias, inconsistency and imprecision. Levels of evidence and classes of suggestions were summarised. RESULTS: A total of 44 676 reports were identified, and 243 OPSs and 153 RCTs were eligible for analysis after exclusion based on pre-decided criteria, from which 104 modifiable factors and 11 interventions were included in the meta-analyses. Twenty-one suggestions are proposed based on the consolidated evidence, with Class I suggestions targeting 19 factors: 10 with Level A strong evidence (education, cognitive activity, high body mass index in latelife, hyperhomocysteinaemia, depression, stress, diabetes, head trauma, hypertension in midlife and orthostatic hypotension) and 9 with Level B weaker evidence (obesity in midlife, weight loss in late life, physical exercise, smoking, sleep, cerebrovascular disease, frailty, atrial fibrillation and vitamin C). In contrast, two interventions are not recommended: oestrogen replacement therapy (Level A2) and acetylcholinesterase inhibitors (Level B). INTERPRETATION: Evidence-based suggestions are proposed, offering clinicians and stakeholders current guidance for the prevention of AD.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle