Are large simple trials for dementia prevention possible?
Notice bibliographique
Résumé
New trials of dementia prevention are needed to test novel strategies and agents. Large, simple, cardiovascular trials have successfully discovered treatments with moderate but worthwhile effects to prevent heart attack and stroke. The design of these trials may hold lessons for the dementia prevention. Here we outline suitable populations, interventions and outcomes for large simple trials in dementia prevention. We consider what features are needed to maximise efficiency. Populations could be selected by age, clinical or genetic risk factors or clinical presentation. Patients and their families prioritise functional and clinical outcomes over cognitive scores and levels of biomarkers. Loss of particular functions or dementia diagnoses therefore are most meaningful to participants and potential patients and can be measured in large trials. The size of the population and duration of follow-up needed for dementia prevention trials will be a major challenge and will need collaboration between many clinical investigators, funders and patient organisations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,486 | 0,632 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».