One third of dementia cases can be prevented within the next 25 years by tackling risk factors. The case “for” and “against”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, it has been suggested that up to a third of the dementia cases might be preventable. While prevention is always better than cure, this is particularly important in the field of dementia, as current interventions are not able to modify the disease. This article revises the evidence "for" and "against" dementia primary prevention. DISCUSSION: Evidence "for" is sustained by the Lancet Commission on Dementia Prevention, Intervention and Care that noted a reduction of age-related incidence of dementia in high-income countries. Based on results from large cohort studies and using population attributable risk, the commission concluded that up to 35% of dementia cases could be prevented by modifying nine risk factors: low education, midlife hearing loss, obesity, hypertension, late-life depression, smoking, physical inactivity, diabetes, and social isolation. In this life course conceptual framework, modifications of risk factors can influence dementia decades before clinical disease onset. However, evidence "against" is supported by large randomized controlled trials (RCT, > 250 participants per arm, minimum of 6 months follow-up), primarily set to prevent dementia using lifestyle interventions that have shown modest or negative results. The 2017 National Academy of Medicine report concluded that the current evidence is limited and there are no specific interventions to warrant a public health recommendation for dementia prevention. Multiple pathological pathways are involved in the development of dementia which are theoretically treatable by managing midlife hearing loss and hypertension, and with physical exercise and education, as suggested by robust observational studies. However, evidence from large clinical trials is not conclusive to support that a third of dementia cases might be prevented. Current initiatives testing the effect of lifestyle interventions in larger clinical trials may help to settle this debate.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».