Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Dementia is a progressive condition affecting millions globally, posing a significant public health challenge as populations age. Currently, over 55 million people live with dementia, including subtypes such as Alzheimer’s disease, Lewy body dementia, vascular dementia, frontotemporal dementia, and HIV-associated dementia. This review explores advancements in diagnosing, managing, and preventing dementia. Diagnostic accuracy has been enhanced with tools like the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), cerebro-spinal fluid biomarkers, and PET imaging. Emerging technologies, including artificial intelligence and digital tools, promise earlier detection. Management strategies integrate non-pharmacologic approaches—cognitive training, lifestyle modifications, and social engagement—with pharmacologic treatments such as cholinesterase inhibitors and memantine. Prevention efforts emphasize addressing modifiable risk factors, such as hypertension and obesity, and fostering cognitive reserve through education and physical activity. Despite these advancements, challenges persist, including ethical concerns surrounding early diagnosis, disparities in access to care, and ongoing debates regarding the efficacy of novel therapies. A holistic, interdisciplinary approach is essential for effective dementia care. This review calls for collaborative action among healthcare professionals, policymakers, and researchers, emphasizing the urgent need to improve equitable access to care, promote early and accurate diagnosis, and invest in targeted prevention strategies to mitigate the growing global impact of 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».