<scp>PROtein</scp> enriched <scp>MEDiterranean</scp> diet to combat undernutrition and promote healthy <scp>neuroCOGnitive</scp> ageing in older adults: The <scp>PROMED‐COG</scp> consortium project
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a major public health challenge owing to its increasing prevalence and recognised impact on disability among older adults. Observational data indicate that weight loss is associated with increased dementia risk of 30%-40% and precedes a diagnosis of cognitive impairment or dementia by at least one decade. Although relatively little is known about the mechanisms of unintentional weight loss in dementia, this provides a window of opportunity to intervene with strategies to counteract undernutrition and delay, or prevent, the onset of dementia. This article provides an overview of the PROMED-COG project and associated work packages. The project aimes to (1) strengthen the epidemiologic evidence to better understand the potential benefits of combating undernutrition for healthy neurocognitive ageing; (2) increase scientific knowledge on the balance between a protein enriched Mediterranean diet (PROMED) and physical exercise to prevent undernutrition and promote healthy neurocognitive ageing, and generate data on mechanistic pathways; (3) stimulate collaboration and capacity building for nutrition and neurocognitive ageing research in Europe; and (4) develop public and practice recommendations to combat undernutrition and promote healthy neurocognitive ageing in older adults. Findings will provide new and critical insights into the role of undernutrition in neurocognitive ageing, how this role can differ by sex, genetic risk and timing of undernutrition exposure, and how modifications of dietary and physical activity behaviour can reduce the burden of undernutrition and neurodegeneration. The research outcomes will be useful to inform policy and practice about the dietary guidelines of older people and provide insight to industry for the development of food-based solutions to prevent undernutrition.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».