From Dementia to Eumentia: A New Approach to Dementia Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the past 40 years, dementia prevention approaches have ranged from searching for a drug to prevent progression to Alzheimer's disease to preventing dementia through multidomain lifestyle interventions. Current Approaches: The search for a silver bullet has yielded good science but no clinical results. The multi-model lifestyle intervention approach has shown encouraging results. The largest proportion of resources in prevention have been devoted to finding a drug to prevent, mitigate, or delay what is being called "Alzheimer's disease of late onset." The reality is that Alzheimer's pathology is common among the elderly, but it seldom only occurs alone. The only treatable and preventable pathology currently is vascular. Hence arose the concept of "vascular cognitive impairment" meaning any vascular cause or risk factor associated with cognitive impairment. The majority of cases of cognitive impairment in the elderly have a vascular component that is treatable and preventable and identifiable by several means, including a simple ischemic score. CONCLUSION: Since environmental, socioeconomic, and individual risk factors contribute to dementia, we proposed a Comprehensive, Customized, Cost-effective APProach (the CCC-APP) implemented in actionable units with the focus on promoting brain health (eumentia). KEY MESSAGES: We should implement dementia prevention approaches in actionable units around optimal brain health or eumentia. Heart disease, stroke, and dementia share mostly the same risk and protective factors; thus, their joint prevention is desirable. We need a comprehensive, customized, and cost-effective approach to joint prevention of stroke, heart disease, and dementia. We call for literal and virtual meetings of researchers of all the relevant disciplines to work on operational definitions and interdisciplinary collaborations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».