A Comprehensive, Multi-Modal Strategy to Mitigate Alzheimer’s Disease Risk Factors Improves Aspects of Metabolism and Offsets Cognitive Decline in Individuals with Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a chronic condition that progresses over time. While several therapeutic approaches have been developed, none have substantially altered disease progression. One explanation is that the disease is multi factorial. OBJECTIVE: Using the Affirmativ Health Personal Therapeutic Program (PTPr), we sought to determine whether a comprehensive and personalized program could improve cognitive and metabolic function in individuals diagnosed with subjective cognitive impairment, mild cognitive impairment, and early stage AD. METHODS: 35 individuals submitted blood samples and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, and answered intake questions. Individuals and caregivers participated in a four-day immersion program, which included Personal Therapeutic Plans (PTP), consultations with clinical practitioners, and explanations of the PTPr and PTP. Participants had follow-up by telemonitoring, with repeat blood sample analysis, updates regarding lifestyle choices, current medications and supplements, and MoCA testing at least once between 3 and 12 months after the PTPr. RESULTS: By comparing baseline to follow-up testing, we determined several risk factor scores, including blood glucose and insulin levels, and levels of vitamins B12, D3, and E, improved either in the entire participant pool or specifically in individuals with measures outside the normal range for specific factors. MoCA scores were stabilized in the entire participant pool and significantly improved in individuals scoring 24 or less at baseline. CONCLUSION: Our findings provide evidence that a comprehensive and personalized approach designed to mitigate AD risk factors can improve risk factor scores and stabilize cognitive function, warranting more extensive and placebo-controlled clinical studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».