Intervention for a Digital, Cognitive, Multi-Domain Alzheimer Risk Velocity Study: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, more than 6 million adults live with Alzheimer disease (AD) that affects 1 out of every 3 older adults. Although there is no cure for AD currently, lifestyle-based interventions aimed at slowing the rate of cognitive decline or delaying the onset of AD have shown promising results. However, most studies primarily focus on older adults (>55 years) and use in-person interventions. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the effects of a 2-year digital lifestyle intervention on AD risk among at-risk middle-aged and older adults (45-75 years) compared with a health education control. METHODS: The lifestyle intervention consists of a digitally delivered, personalized health coaching program that directly targets the modifiable risk factors for AD. The primary outcome measure is AD risk as determined by the Australian National University-Alzheimer Disease Risk Index; secondary outcome measures are functional fitness, blood biomarkers (inflammation, glucose, cholesterol, and triglycerides), and cognitive function (Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status and Neurotrack Cognitive Battery). Screening commenced in January 2021 and was completed in June 2021. RESULTS: Baseline characteristics indicate no difference between the intervention and control groups for AD risk (mean -1.68, SD 7.31; P=.90). CONCLUSIONS: The intervention in the Digital, Cognitive, Multi-domain Alzheimer Risk Velocity is uniquely designed to reduce the risk of AD through a web-based health coaching experience that addresses the modifiable lifestyle-based risk factors. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04559789; https://clinicaltrials.gov/show/NCT04559789. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/31841.
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 | 0,028 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».