MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205237380 · doi:10.3389/fneur.2021.765584

Reducing the Risk of Cognitive Decline and Dementia: WHO Recommendations

2022· article· en· W4205237380 sur OpenAlexaff
Neerja Chowdhary, Corrado Barbui, Kaarin J. Anstey, Miia Kivipelto, Mariagnese Barbera, Ruth Peters, Lidan Zheng, Jenni Kulmala, Ruth Stephen, Cleusa P. Ferri, Yves Joanette, Huali Wang, Adelina Comas‐Herrera, Charles Alessi, Kusumadewi Suharya, Kibachio Joseph Mwangi, Ronald C. Petersen, Ayesha A. Motala, Shanthi Mendis, Dorairaj Prabhakaran, Ameenah Bibi Mia Sorefan, Amit Dias, Riadh Gouider, Suzana Shahar, Kimberly Ashby-Mitchell, Martin Prince, Tarun Dua

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensGovernment of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesCenter for Innovative MedicinePublic Health EnglandForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNational Health and Medical Research CouncilAcademy of FinlandEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchKarolinska InstitutetWorld Health OrganizationEuropean CommissionDementia Centre for Research CollaborationAlzheimerfonden
Mots-clésDementiaPsychological interventionMedicinePopulationPublic healthGerontologyGlobal healthHealth careCognitive declinePopulation ageingPsychologyPsychiatryNursingEconomic growthDiseaseEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With population ageing worldwide, dementia poses one of the greatest global challenges for health and social care in the 21st century. In 2019, around 55 million people were affected by dementia, with the majority living in low- and middle-income countries. Dementia leads to increased costs for governments, communities, families and individuals. Dementia is overwhelming for the family and caregivers of the person with dementia, who are the cornerstone of care and support systems throughout the world. To assist countries in addressing the global burden of dementia, the World Health Organisation (WHO) developed the Global Action Plan on the Public Health Response to Dementia 2017-2025. It proposes actions to be taken by governments, civil society, and other global and regional partners across seven action areas, one of which is dementia risk reduction. This paper is based on WHO Guidelines on risk reduction of cognitive decline and dementia and presents recommendations on evidence-based, multisectoral interventions for reducing dementia risks, considerations for their implementation and policy actions. These global evidence-informed recommendations were developed by WHO, following a rigorous guideline development methodology and involved a panel of academicians and clinicians with multidisciplinary expertise and representing geographical diversity. The recommendations are considered under three broad headings: lifestyle and behaviour interventions, interventions for physical health conditions and specific interventions. By supporting health and social care professionals, particularly by improving their capacity to provide gender and culturally appropriate interventions to the general population, the risk of developing dementia can be potentially reduced, or its progression delayed.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0110,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations201
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NeurologyMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207