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Enregistrement W4390191957 · doi:10.1002/alz.083193

Precision Recommendations to Optimize Neurocognition [PREVENTION] Trial: Preliminary Results

2023· article· en· W4390191957 sur OpenAlexaboutno aff
David A. Merrill, Jennifer E. Bramen, John F. Hodes, Molly K. Rapozo, Ryan M. Glatt, Aarthi S. Ganapathi, Claudia L. Wong, Verna R. Porter, Mihae Kim, Ynez M. Tongson, Tess Bookheimer, Emily S. Popa, Somayeh Meysami, Natsuko Nomura, Pema Choden, Richelin V. Dye, Tori Togashi, Spencer Loong, Stella E. Panos, Karen J. Miller, Prabha Siddarth, Jared C. Roach

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveMedicineCognitionRandomized controlled trialCognitive declineIntervention (counseling)Montreal Cognitive AssessmentDementiaCognitive trainingClinical trialNeuroimagingBiobankPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyClinical psychologyDiseasePsychiatryInternal medicineCognitive impairmentBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is a complex neurodegenerative condition that requires a comprehensive treatment approach. In addition to pharmacologic treatment, managing existing medical conditions and incorporating lifestyle modifications, such as diet, cognitive training, and exercise, are potentially crucial components of an effective intervention. In this study, we present preliminary results of a personalized multi‐modal intervention for AD. Methods The Precision Recommendations to Optimize Neurocognition (PREVENTION) study is an ongoing 12‐month randomized clinical trial. Fifty participants (mean age 71.9(SD = 7.2); 24 Female) with biomarker evidence of AD amyloidosis have been recruited. While both arms receive personalized data‐driven, lifestyle recommendations designed to target multiple systemic pathways implicated in AD, the active arm also receives health coaching, dietary counseling, exercise training, cognitive stimulation, and nutritional supplements. Comprehensive clinical, cognitive, neuroimaging, and genetic data are collected at baseline, and post‐intervention. Herein, we examined the effects of the intervention on global cognition (MoCA) and regional brain volumes using general linear mixed models and compare to literature values (or historical controls). Results Participants in the two groups (23 active; 27 control) did not differ significantly in demographic, cognitive, or brain imaging measures at baseline. Thirty‐one participants (16 active; 15 control) have completed the study. Within‐group 12‐month changes in MoCA (active:‐1.4(3.5); control:‐1.7(3.6)) were not significant, did not differ significantly between groups and were borderline (p = .08) less than expected rate of decline. While both groups declined significantly in hippocampal volumes, percent changes in total gray matter, entorhinal cortex, and precuneus volumes were significantly less in the active arm (Table). Conclusion In this preliminary analysis of an active multimodal lifestyle intervention paired with personalized health optimization, regional volume loss in certain key areas of interest in AD was significantly lower in the active arm compared to control; further, the decline in global cognition was not statistically significant and was attenuated for the entire cohort compared to literature values. These preliminary results in a relatively small cohort suggest the intervention may beneficially impact cognition, memory, and brain structure. Future analyses will focus on elucidating changes in the biological systems being targeted by the intervention to help uncover the underlying mechanisms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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