The epidemiology is promising, but the trial evidence is weak. Why pharmacological dementia risk reduction trials haven't lived up to expectations, and where do we go from here?
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need for interventions that can prevent or delay cognitive decline and dementia. Decades of epidemiological research have identified potential pharmacological strategies for risk factor modification to prevent these serious conditions, but clinical trials have failed to confirm the potential efficacy for such interventions. Our multidisciplinary international group reviewed seven high-potential intervention strategies in an attempt to identify potential reasons for the mismatch between the observational and trial results. In considering our findings, we offer constructive recommendations for the next steps. Overall, we observed some differences in the observational evidence base for the seven strategies, but several common methodological themes that emerged. These themes included the appropriateness of trial populations and intervention strategies, including the timing of interventions and other aspects of trials methodology. To inform the design of future clinical trials, we provide recommendations for the next steps in finding strategies for effective dementia risk reduction.
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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 | 0,409 | 0,650 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,020 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».