Dementia risk factor assessment in a local Alzheimer’s prevention population: a German cross-sectional, observational study - 04/04/26

Doi : 10.1016/j.tjpad.2026.100556 
Lena Sannemann a, 1, Michelle Gerards a, 1, Lara Bohr a, Frederic Brosseron b, Claus Escher b, c, Franziska Kalthegener a, Theresa Müller d, Alfredo Ramírez a, b, c, e, Philip Zeyen a, Frank Jessen a, b, e, , Ayda Rostamzadeh a,
a Department of Psychiatry and Psychotherapy, Faculty of Medicine and Cologne University Hospital, University of Cologne, Kerpener Str. 62, 50937 Cologne, Germany 
b German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Venusberg-Campus 1/99 53127 Bonn, Germany 
c Department of Geriatric Psychiatry and Cognitive Disorders, University Hospital Bonn, Venusberg-Campus 1 53127 Bonn, Germany 
d Department of Pediatrics, Faculty of Medicine and Cologne University Hospital, University of Cologne, Kerpener Str. 62, 50937 Cologne, Germany 
e Cluster of Excellence Cellular Stress Responses in Aging-associated Diseases (CECAD), Faculty of Medicine and Cologne University Hospital, University of Cologne, Joseph-Stelzmann-Straße 26 50931 Cologne, Germany 

Corresponding authors at: Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Universität zu Köln, Medizinische Fakultät und Uniklinik Köln, Kerpener Str. 62 50937 Köln, Deutschland. Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie Universität zu Köln Medizinische Fakultät und Uniklinik Köln Kerpener Str. 62 Köln 50937 Deutschland

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
Article gratuit.

Connectez-vous pour en bénéficier!

Abstract

Background

The risk for dementia is to a significant extent driven by potentially modifiable factors. Prevention strategies are increasingly aiming at individually tailored risk reduction approaches, particularly in light of emerging Brain Health Services for dementia prevention (dBHS).

Methods

The cross-sectional observational study “Individual Risk Profiling for Alzheimer's and Dementia Prevention” (INSPIRATION) assessed the individual risk factors of 162 participants of the local Cologne Alzheimer Prevention Registry and provided individual feedback on risk profiles during a single visit. We analysed the frequency and patterns of risk factors and explored their association with cognition and Alzheimer’s disease (AD) plasma biomarkers.

Findings

The most common risk factors in this population were obesity, non-adherence to a Mediterranean diet, low subjective sleep quality, subjective experience of stress, and hearing impairment. A principal component analysis (PCA) revealed six principal components (PC), which we labeled as (1) psychosocial factors, (2) blood pressure, (3) physical condition, (4) hearing impairment, (5) lifestyle, and (6) substance use. We found isolated associations between PCs, cognition, and AD plasma biomarkers.

Interpretation

These findings provide initial insights into which risk factors may be most relevant and actionable for highly-educated and prevention-motivated populations likely to seek dBHS. Interventions addressing the domains of psychosocial factors, physical condition, and lifestyle may be particularly relevant to consider for a personally tailored risk reduction approach in comparable populations.

Funding

The study was funded by research funds of the Medical Faculty and the University Hospital Cologne, University of Cologne and the non-profit association Kölner Verein für seelische Gesundheit e.V.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Alzheimer’s disease, Dementia, Prevention, Risk assessment, Risk communication, Modifiable risk factors


Plan


© 2026  The Authors. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 13 - N° 6

Article 100556- juin 2026 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Global, regional, and national burden of dementia attributable to mood disorders: a comparative risk assessment study
  • Jing Wu, Jiali Zhou, Shiyi Shan, Ke Tang, Longzhu Zhu, Jiayao Ying, Xinyu Liu, Peige Song
| Article suivant Article suivant
  • Amyloid-related imaging abnormalities in Japanese patients with Alzheimer’s disease treated with Lecanemab: A real-world study
  • Ryosuke Shimasaki, Masanori Kurihara, Taro Bannai, Keiko Hatano, Fumio Suzuki, Aya Midori Tokumaru, Kenji Ishii, Ryoko Ihara, Atsushi Iwata

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.