Education and Environment Dementia Risk Factors: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Background: Dementia has many different causes. Dementia is considered a multifactorial disease; hence the interplay between factors for every case is a complex study. Early and recent reviews had recognised several risk factors associated with dementia in general and with AD specifically. The most studied risk factors include genetics, increasing age, education, environment, and brain injuries. This review aims to give readers access to the latest research on the educational and environmental risk factors of dementia by selecting recent high-quality resources and summarising them in this review. Methods: The current article is a narrative review of broad literature research. Results and Discussion: The comprehensive examination of evidence supports the following. First, low education can be considered a relevant risk factor for developing dementia, although the operationalisation of "low education" is still unclear in many studies. The mechanisms of "cognitive reserve" have an important implication in the relationships between education and dementia, and this has been studied with limitations in people with intellectual disorders. Second, air pollution is now considered a dementia risk factor with plenty of evidence concerning PM2.5 but less conclusive evidence regarding single gaseous pollutants because of the “multi-exposure response.” Conclusion: The considerable body of research points towards an association between these risk factors and dementia prevalence. Low- and middle-income countries will benefit from prioritising child education for all since education is one of the major risk factors for dementia and a wide variety of health disparities.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».