Update on the Pharmacological Treatment of Alzheimers Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder. Worldwide prevalence of the disease is estimated at more than 24 million cases. With aging of populations, this number will likely increase to more than 80 million cases by the year 2040. The annual incidence worldwide is estimated at 4.6 million cases which is the equivalent of one new case every seven seconds! The pathophysiology of AD is complex and largely misunderstood. It is thought to start with the accumulation of beta-amyloid (αβ) that leads to deposition of insoluble neuritic or senile plaques. Secondary events in this "amyloid cascade" include hyperphosphorylation of the protein tau into neurofibrillary tangles, inflammation, oxidation, and excitotoxicity that eventually cause activation of apoptotis, cell death and neurotransmitter deficits. This review will briefly summarize recent advances in the pathophysiology of AD and focus on the pharmacological treatment of the cognitive and functional symptoms of AD. It will discuss the roles of vascular prevention, cholinesterase inhibitors and an NMDA-antagonist in the management of AD. It will address the issues thought to be related to the lack of persistence or discontinuation of therapy with cholinesterase inhibitors shown in recent studies and some of the solutions proposed. These include setting realistic expectations in light of a neurodegenerative condition and available symptomatic treatments, slowly titrating medications, and using alternate routes of administration. Finally, it will introduce future therapeutic options currently under study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».