Nutrition state of science and dementia prevention: recommendations of the Nutrition for Dementia Prevention Working Group
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies suggest that nutritional factors have a potential cognitive benefit. However, systematic reviews of randomised trials of dietary and nutritional supplements have reported largely null effects on cognitive outcomes and have highlighted study inconsistencies and other limitations. In this Personal View, the Nutrition for Dementia Prevention Working Group presents what we consider to be limitations in the existing nutrition clinical trials for dementia prevention. On the basis of this evidence, we propose recommendations for incorporating dietary patterns and the use of genetic, and nutrition assessment tools, biomarkers, and novel clinical trial designs to guide future trial developments. Nutrition-based research has unique challenges that could require testing both more personalised interventions in targeted risk subgroups, identified by nutritional and other biomarkers, and large-scale and pragmatic study designs for more generalisable public health interventions across diverse populations.
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 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 | 0,083 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».