Treatment effects of Memantine on language in moderate to severe Alzheimer's disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Language impairment is one of the most troublesome manifestations of Alzheimer's disease (AD). The objective of this post hoc analysis was to assess the treatment effects of Memantine on language in patients with moderate to severe AD, using the recently developed Severe Impairment Battery‐Language (SIB‐L) scale. Methods From a combined database including four Memantine clinical trials in moderate‐to‐severe AD, we analyzed 801 patients with SIB‐L scores of <38 and Mini‐Mental State Examination scores of <15. Patients were treated with either 20 mg Memantine per day or placebo. Mean changes in SIB‐L scores from baseline were calculated. For responder analyses, a change in SIB‐L score greater than or equal to the SIB‐L measurement error of 3.7 points was considered a clinically relevant response. Results The mean change from baseline in SIB‐L score at week 12 and weeks 24/28 (study end) significantly favored Memantine over placebo treatment (P < .0001 and P = .0182, respectively). Overall, more Memantine‐treated patients than placebo‐treated patients benefited from treatment. The effect was especially pronounced in patients with substantial language impairment on the SIB‐L (baseline score, ≤20). At weeks 24/28, significantly more Memantine‐treated patients experienced a clinically relevant improvement (25.4% vs. 10.8%, P = .0414), and significantly fewer patients experienced clinically relevant worsening (32.8% vs. 60.0%, P = .0029). Conclusions Memantine treatment of AD patients results in significant benefits for language function. Our results suggest that it is worth considering this therapeutic option, even for AD patients with marked language impairment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».