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Enregistrement W4411644225 · doi:10.26685/urncst.724

Holistic Lifestyle Interventions for Alzheimer's Disease: A Comprehensive Review of Diet, Exercise, Cognitive Engagement, and Stress Management

2025· review· en· W4411644225 sur OpenAlexaff
Adriana DelMedico

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseasePsychological interventionStress managementGerontologyCognitionPsychologyPhysical activityAlzheimer's diseaseLifestyle modificationMedicineClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review investigates the relationship between lifestyle factors, including diet, physical activity, and cognitive engagement, and their implications for the risk of developing Alzheimer's disease. The purpose of this research is to establish a robust foundation for potential interventions and strategies for this neurodegenerative disease. To achieve a comprehensive understanding, this research will adopt a holistic approach, beginning with an extensive systematic review of existing literature to discern trends and potential therapeutic avenues in the field. Evidence highlights the protective effects of nutrient-rich dietary patterns against cognitive decline and Alzheimer's disease. These diets, rich in antioxidants, vitamins, and omega-3 fatty acids, mitigate oxidative stress and inflammation, enhance synaptic plasticity, and reduce amyloid-beta accumulation. Physical activity is a crucial preventive measure. Long-term studies show that regular exercise improves cerebral blood flow, promotes neuroplasticity, and enhances neurogenesis, particularly in the hippocampus. These benefits contribute to maintaining cognitive functions and delaying Alzheimer's disease onset. Adequate sleep is essential for memory consolidation, learning, and emotional regulation. Poor sleep quality, associated with amyloid-beta plaque and Tau protein accumulation, increases Alzheimer's disease risk. Sleep interventions that improve sleep quality can support cognitive health and potentially mitigate Alzheimer's disease progression. Chronic stress significantly impairs cognitive function through elevated cortisol levels, leading to hippocampal damage and increased amyloid-beta and Tau tangle accumulation. Stress management techniques like mindfulness and meditation can counteract these effects by lowering cortisol levels and promoting neuroplasticity. Limiting exposure to harmful substances, including illicit drugs, excessive alcohol, and smoking, is vital for cognitive health. Substance abuse introduces toxins that cause oxidative stress, inflammation, and vascular damage, accelerating cognitive decline. Avoiding these substances supports overall brain health and reduces Alzheimer's disease risk. This review advocates for a holistic approach to identifying lifestyle factors contributing to AD. Evidence-based interventions suggest that maintaining a balanced nutrition, regular physical activity, quality sleep, stress management, and avoidance of harmful substances can significantly reduce the risk of Alzheimer's disease. Public health initiatives should promote these lifestyle factors to enhance cognitive resilience and mitigate the burden of Alzheimer's disease.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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