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Enregistrement W4205299597 · doi:10.1002/alz.12544

Is more always better? Dose effect in a multidomain intervention in older adults at risk of dementia

2022· article· en· W4205299597 sur OpenAlexafffund
Sylvie Belleville, Simon Cloutier, Samira Mellah, Sherry L. Willis, Bruno Vellas, Sandrine Andrieu, Nicola Coley, Tiia Ngandu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDementiaIntervention (counseling)GerontologyMedicinePsychologyPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known regarding the dose-response function in multidomain interventions for dementia prevention. METHOD: The Multidomain Alzheimer Preventive Trial is a 3-year randomized controlled trial comprising cognitive training, physical activity, nutrition, and omega-3 polyunsaturated fatty acids for at-risk older adults. The dose delivered (number of sessions attended) was modeled against global cognition, memory, and fluency in 749 participants. Interaction effects were assessed for age, sex, education, dementia score (CAIDE), frailty score, and apolipoprotein E (APOE) ε4 status. RESULTS: The dose-response models were non-linear functions indicating benefits up to about 12 to 14 training hours or 15 to 20 multidomain sessions followed by a plateau. Participants who benefited from a higher dose included women, younger participants, frail individuals, and those with lower education or lower risk of dementia. DISCUSSION: The non-linear function indicates that a higher dose is not necessarily better in multidomain interventions. The optimal dose was about half of the potentially available sessions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations44
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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