Current perspectives on prevention of vascular cognitive impairment and promotion of vascular brain health
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The true global burden of vascular cognitive impairment (VCI) is unknown. Reducing risk factors for stroke and cardiovascular disease would inevitably curtail VCI. AREAS COVERED: The authors review current diagnosis, epidemiology, and risk factors for VCI. VCI increases in older age and by inheritance of known genetic traits. They emphasize modifiable risk factors identified by the 2020 Lancet Dementia Commission. The most profound risks for VCI also include lower education, cardiometabolic factors, and compromised cognitive reserve. Finally, they discuss pharmacological and non-pharmacological interventions. EXPERT OPINION: By virtue of the high frequencies of stroke and cardiovascular disease the global prevalence of VCI is expectedly higher than prevalent neurodegenerative disorders causing dementia. Since ~ 90% of the global burden of stroke can be attributed to modifiable risk factors, a formidable opportunity arises to reduce the burden of not only stroke but VCI outcomes including progression from mild to the major in form of vascular dementia. Strict control of vascular risk factors and secondary prevention of cerebrovascular disease via pharmacological interventions will impact on burden of VCI. Non-pharmacological measures by adopting healthy diets and encouraging physical and cognitive activities and urging multidomain approaches are important for prevention of VCI and preservation of vascular brain health.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».