A large, naturalistic, community-based study of rivastigmine in mild-to-moderate AD:the EXTEND Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies in Alzheimer's Disease (AD) suggest a benefit from switching from one cholinesterase (ChE) inhibitor to another in the event of treatment failure on the index agent. This observational, open-label study sought to evaluate the efficacy of the ChE inhibitor rivastigmine on cognition, functional autonomy and behavior in patients with mild-to-moderate AD previously treated with other ChE inhibitors (switched patients) as well as in those previously ChE-inhibitor-naive (de novo users). METHODS: Patients were eligible for a switch if they experienced a lack or loss of efficacy or had experienced intolerance to prior ChE inhibitor therapy. Rivastigmine was initiated at a dose of 1.5 mg b.i.d. and titration was done as per standard medical practice. Efficacy was assessed using the mini-mental state examination (MMSE) and an abbreviated version of the Clinician's Global Impression of Change (CGI-C) at Month 3 and Month 6. Caregiver burden was also assessed at Month 6 using a self-rated scale. RESULTS: Overall, 2633 subjects were enrolled in this study. The mean MMSE improved from 20.6 at baseline to 21.5 at Month 6. More patients improved than deteriorated on every domain of the CGI-C. Caregivers felt less burdened after the 6 month evaluation period. Efficacy parameters demonstrated favorable results for both de novo and switched patients, but more so in the first group. LIMITATIONS: Open-label studies have an inherent potential for bias by both the caregiver and the physician. In this study, there was also a large percentage of missing patient records for each of the follow-up visits (Months 3 and 6). CONCLUSIONS: Patients with mild-to-moderate AD switched from previous ChE inhibitor therapy to rivastigmine can obtain measurable benefits, although the treatment effect may be less than in de novo patients. Further research into switching cholinesterase inhibitors is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».