200 Canadian Family Physician • Le Médecin de famille canadien d VOL 52: FEBRUARY • FÉVRIER 2006 CME Prevention of Alzheimer disease Encouraging evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To review the evidence regarding prevention of Alzheimer disease (AD) in order to highlight the role of family medicine. QUALITY OF EVIDENCE Most of the evidence relating to prevention of AD is derived from observational (cross-sectional, case-control, or longitudinal) studies. Evidence from randomized controlled trials (RCTs) is available only for blood pressure control and for hormone replacement therapy for menopausal women. MAIN MESSAGE Many preventive approaches to AD have been identifi ed, but no RCTs support their effi cacy. Evidence from RCTs supports the eff ectiveness of blood pressure control in reducing incidence of AD, but demonstrates that postmenopausal women’s use of estrogen is ineff ective in reducing it. Observational studies suggest that some preventive approaches, such as healthy lifestyle, ongoing education, regular physical activity, and cholesterol control, play a role in prevention of AD. These approaches can and should be used for every patient because they carry no signifi cant risk. Currently, no eff ective pharmacologic interventions have been researched enough to support their use in prevention of AD. CONCLUSION Health professionals should educate patients, especially patients at higher risk of AD, about preventive strategies and potentially modifi able risk factors.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,005 |
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 ».