Social, ethical, and epistemological aspects of dementia prevention: the three-country BEAD study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: According to a 2024 Lancet report, there are at least 14 modifiable risk factors for dementia, the management of which could reduce dementia cases by almost 50%. Most of these risk factors are overrepresented among disadvantaged groups. This social etiology and its consequences, however, are not always acknowledged by stakeholders, with prevention often articulated as the responsibility of the individual. The objective of this study was to better understand how dementia prevention is articulated among stakeholders and how “the social” plays out in experts’ accounts. METHODS: This exploratory study employed opportunistic and snowball sampling and was based on a total of 64 semi-structured interviews with dementia experts from three countries (Germany, Canada, and Switzerland). RESULTS: In expert models of dementia prevention, social factors were often recognized, but recommendations for change were mostly limited to educational interventions rather than structural changes that would allow preventing risk factors. CONCLUSION: Current public health campaigns targeting the “preventive individual” should be rethought.
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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 | 0,033 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».