Dementia with Lewy bodies. Review of diagnosis and pharmacologic management.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review clinical features of dementia with Lewy bodies (DLB) and to guide family physicians in pharmacologic management, including medications to avoid. QUALITY OF EVIDENCE A MEDLINE: search of literature from 1995 to 2002 used the MeSH terms dementia with Lewy bodies/diagnosis, dementia with Lewy bodies/therapy, and antipsychotics/dementia with Lewy bodies. Level II and III evidence was available for diagnosis and treatment of DLB. One randomized controlled trial of rivastigmine was reviewed and appraised. MAIN MESSAGE: Dementia with Lewy bodies is common. Diagnosis can be made by family physicians using clinical criteria including presence of dementia with marked fluctuation in performance, hallucinations, and the onset of parkinsonism. Cholinesterase inhibitors should be considered for neuropsychiatric symptoms. Levodopa-carbidopa combinations should be considered for treatment of parkinsonism. Neuroleptics should be used with caution because of the risk of serious sensitivity reactions. If they are needed, atypical agents could be safer. CONCLUSION: Recognition and diagnosis of DLB is important to optimize pharmacologic management and to minimize risk of adverse reactions to neuroleptics.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».