Ketogenic Approaches for the Treatment of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Dementia represents one of the largest and most urgent public health problems across the globe. Modeling projections have estimated that delaying the onset of Alzheimer’s disease (AD) by 6 months would reduce the prevalence by 5%, while a delay of 12 months would reduce the prevalence by 10%. One approach to achieving a delay in the onset of AD is to investigate lifestyle interventions that could be widely implemented with a favorable risk-benefit relationship and socioeconomic profile. Amongst such interventions, there is increasing evidence to support the use of ketogenic interventions in AD. Indeed, it is well known that cerebral glucose metabolism is impaired in AD, even at a preclinical stage, and a growing body of literature suggests that these findings may represent a primary pathogenic mechanism leading to neurodegeneration. Ketones are readily taken up by the brain and can serve as an alternative energy source for neurons and glia, hypothetically bypassing the glucose uptake deficit in AD. In this invited review we discuss the preclinical as well as clinical work aiming to increase ketones as a primary intervention in AD, including variations of the ketogenic diet, medium chain triglyceride supplementation, and newer, more experimental approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».