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Enregistrement W3111098872 · doi:10.1002/alz.037931

Cognitive reserve and resilience: Possible mechanisms of dementia prevention

2020· article· en· W3111098872 sur OpenAlexaff
Gill Livingston, Geir Selbæk, Kenneth Rockwood, Jonathan Huntley, Andrew Sommerlad, Naaheed Mukadam

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitive reserveGerontologyCognitionCognitive declinePopulationPsychologyMedicinePsychiatryCognitive impairmentEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Predictions about future dementia prevalence vary but usually suggest large increases in numbers of people with dementia as the population ages. However, in some countries, for example, the US, UK and Netherlands, while overall numbers of people with dementia are growing as predicted, the age‐specific incidence rates of dementia have decreased substantially. This is probably due to educational, socio‐economic, health and lifestyle changes. Method We reviewed known risk factors listed in the 2017 Lancet commission: education, hypertension, hearing impairment, smoking, obesity, depression, exercise, diabetes and social contact; literature about cognitive reserve and considered effective interventions for these risks. Result Cognitive reserve is the brain resilience which allows for cognition maintenance despite neuropathological damage. Early, mid and late life factors are all important. Early‐life factors, such as education, are important for cognitive reserve and those with more education build greater cognitive reserve. Lifelong higher educational attainment also reduces dementia risk. Cognitive reserve is not static and is affected by a number of factors. Quantifying it uses proxy measures such as education, residual approaches (the variance of cognition not explained by demographic variables and brain measures) or identifying underlying brain functional. People in more cognitively demanding jobs tend to show less cognitive deterioration before, and sometimes after retirement than those in less demanding jobs. Hypertension and obesity in mid‐life are risk factors for dementia, as is hearing impairment. More frequent social contacts at age 60 years is associated with lower dementia risk over 15 years of follow‐up. Smoking in late life increases the risk of dementia. In later life people’s physical health may moderate the susceptibility to neuropathology. Those who are frail may develop Alzheimer’s disease with a lesser burden of neuropathology. Older people otherwise in good physical health can sustain a higher burden of neuropathology without cognitive impairment. There are however relatively few evidence based interventions and we will discuss what interventions we found in systematic review and what developments are still needed. Conclusion There are clinically and economically effective interventions. It is important to consider the stage of the life course when thinking about possible effective interventions to prevent dementia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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