Pharmacologic Management of Neuropsychiatric Symptoms of Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review published clinical trials of the pharmacotherapy of neuropsychiatric symptoms of Alzheimer disease (AD). METHOD: We searched MEDLINE and EMBASE for published English-language medical literature. Our review focused on randomized controlled trials (RCTs) and corresponding metaanalyses. RESULTS: The pharmacotherapy of neuropsychiatric symptoms of AD has been studied with numerous RCTs. The largest number of studies has focused on antipsychotics. Data are of reasonably high quality and indicate that risperidone and olanzapine are more effective than placebo for institutionalized patients with severe agitation, aggression, and psychosis. The efficacy of antipsychotics is counterbalanced by safety concerns that include cerebrovascular adverse events and mortality. Cholinesterase inhibitors and memantine appear to have modest benefits for patients with mildly to moderately severe symptoms. Antidepressants are effective for treating depression in AD, but more data are required to determine the efficacy of trazodone and citalopram for agitation and aggression. Carbamazepine appears to be efficacious, although side effects and concerns about drug-drug interactions limit its use. The data do not support the use of valproate. Benzodiazepines should only be used for short-term, as-needed use. There are insufficient data on other pharmacologic interventions, such as beta blockers, buspirone, and estrogen preparations. CONCLUSIONS: Although there have been numerous well-designed studies of the pharmacotherapy of neuropsychiatric symptoms in AD, safer and more effective treatments are urgently needed.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».