A review of the literature on wellbeing and modifiable dementia risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Wellbeing-defined broadly as experiencing one's life as enjoyable and fulfilling-has been associated with lower risk for Alzheimer's disease and related dementias. The mechanisms underlying this association are largely unknown. However, prior research and theory suggest that wellbeing impacts health behaviors and biological systems that are relevant to cognitive and brain health. Several of these factors have also been identified by the 2020 Lancet Commission on Dementia Prevention, Intervention, and Care as modifiable dementia risk factors. In the current review, we summarize and evaluate the evidence for associations between wellbeing and each of the 12 Lancet Commission risk factors. We found relatively consistent evidence for associations between higher wellbeing and lower levels of most of the risk factors: physical inactivity, social isolation, smoking, depression, hypertension, diabetes, hearing loss, traumatic brain injury, and air pollution. By contrast, we found evidence for only modest associations between wellbeing and education and mixed evidence for associations of wellbeing with alcohol use and body weight. Although most of the reviewed evidence was observational, longitudinal and experimental evidence suggests that many of the observed associations are likely bidirectional. These findings suggest that modifiable dementia risk factors may be mediators (i.e., intermediate steps in the causal chain) and/or confounders (i.e., variables that impact both wellbeing and dementia, and thus could induce a spurious association) of the association between wellbeing and dementia. We conclude by discussing next steps to test mediation hypotheses and to account for potential confounding in the relation between wellbeing and dementia.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».