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Enregistrement W7116990937 · doi:10.1002/alz70860_103198

A web‐based multidomain intervention improves modifiable risk factors for Alzheimer's disease

2025· article· en· W7116990937 sur OpenAlexaffabout
Haakon B. Nygaard, Sylvie Belleville, Nicole Anderson, Paul Brewster, Andrew Lim, Manuel Montero‐Odasso, January Durant, Jody‐Lynn Lupo, Penelope Slack, John R. Best, Howard Chertkow, Howard Feldman, CCNA‐CAN‐THUMBS UP Study Group

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British ColumbiaBaycrest HospitalOntario Brain InstituteUniversity of TorontoToronto Dementia Research AllianceCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of VictoriaInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseIntervention (counseling)PopulationRisk factorRisk assessmentMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian Therapeutics Platform for Multidomain Interventions to Prevent Dementia (CAN-THUMBS UP (CTU)) was developed to address modifiable lifestyle risk factors through its online program Brain Health PRO (BHPro), to enable Canadians to participate remotely across a broad geography, and at a significantly lower operational cost compared to in-person initiatives. This program self surveys multiple risk factors and provides personalized profiles to its participants. We report here on the results of the inception cohort's risk factor profiles and longitudinal outcomes following the BHPro intervention. METHOD: A twelve-month, prospective, multi-center, longitudinal study of BHPro was launched in March 2022. 353 participants throughout Canada were enrolled, including older adults with no cognitive impairment or those with mild cognitive impairment (MCI), and at least one dementia risk factor (first-degree family history of dementia, hypertension, hypercholesterolemia, body mass index >30 or physical inactivity). The intervention comprised of 181 online, interactive chapters covering dementia risk factors, delivered progressively over 10 months. The primary outcome was dementia literacy, and secondary outcomes included self-efficacy, both of which are reported separately. The exploratory outcomes included a change in a composite score of 7 self-reported, modifiable risk factors, including physical activity, nutrition, cognitive engagement, social/psychological function, vascular health, sleep, and vision/hearing, as well as change in individual risk factors. Lifestyle questionnaires were adapted from published literature. RESULT: A covariate-adjusted mixed linear model for the intention-to-treat sample (N = 353; mean age = 69.7) revealed a significant positive change in a composite lifestyle risk score at 6 months (standardized change = 0.162; p < 0.001), and 12 months (standardized change = 0.167; p < 0.001). Individually, physical activity, nutrition, cognitive engagement, and sleep showed statistically significant improvements at both 6 and 12 months. CONCLUSION: BHPro, a relatively inexpensive web-based multidomain intervention, improves key modifiable risk factors for Alzheimer's disease following a program duration of either 6 or 12 months. Future studies will assess efficacy in a larger and more diverse population at risk for Alzheimers disease, and prospectively determine how improving lifestyle may reduce the risk of developing dementia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission2
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