Prevalence of Neuropsychiatric Symptoms in Young-Onset Compared to Late-Onset Alzheimer’s Disease – Part 1: Findings of the Two-Year Longitudinal NeedYD-Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Knowledge about neuropsychiatric symptoms in young-onset Alzheimer's disease (YO-AD) is scarce, but essential to establish a prognosis and plan care for YO-AD patients. The aim of this study is to assess frequency parameters of neuropsychiatric symptoms in YO-AD over 2 years and investigate whether there are differences compared with late-onset Alzheimer's disease (LO-AD). METHODS: 98 YO-AD and 123 LO-AD patients and caregivers from two prospective cohort studies were included and assessed every 6 months for 2 years, using the Neuropsychiatric Inventory to evaluate neuropsychiatric symptoms. RESULTS: Over the course of 2 years, the incidence, prevalence and persistence of neuropsychiatric symptoms were in general lower in YO-AD than in LO-AD, specifically for delusions, agitation, depression, anxiety, apathy, irritability and aberrant motor behavior. Frequency of individual symptoms showed large variability in both groups. Within the group of YO-AD patients, apathy was the most prevalent symptom. CONCLUSION: Neuropsychiatric symptoms, notably apathy, should be paid appropriate attention to in the diagnosis and treatment of YO-AD patients. Further research is needed to gain insight into the mechanisms underlying the differences in neuropsychiatric symptoms between YO-AD and LO-AD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».