Pharmacological treatments for neuropsychiatric symptoms of dementia in long-term care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medications are frequently prescribed for neuropsychiatric symptoms (NPS) associated with dementia, although information on the efficacy and safety of medications for NPS specifically in long-term care (LTC) settings is limited. The objective of this study was to provide a current review of the efficacy and safety of pharmacological treatments for NPS in LTC. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, and the Cochrane Library for randomized controlled trials comparing medications with either placebo or other interventions in LTC. Study quality was described using the Cochrane collaboration risk of bias tool. The efficacy of medications was evaluated using NPS symptom rating scales. Safety was evaluated through rates of trial withdrawals, trial withdrawals due to adverse events, and mortality. RESULTS: A total of 29 studies met inclusion criteria. The most common medications evaluated in studies were atypical antipsychotics (N = 15), typical antipsychotics (N = 7), anticonvulsants (N = 4), and cholinesterase inhibitors (N = 3). Statistically significant improvements in NPS were noted in some studies evaluating risperidone, olanzapine, and single studies of aripiprazole, carbamazepine, estrogen, cyproterone, propranolol, and prazosin. Study quality was difficult to rate in many cases due to incomplete reporting of details. Some studies reported higher rates of trial withdrawals, adverse events, and mortality associated with medications. CONCLUSIONS: We conclude that there is limited evidence to support the use of some atypical antipsychotics and other medications for NPS in LTC populations. However, the generally modest efficacy and risks of adverse events highlight the need for the development of safe and effective pharmacological and non-pharmacological interventions for this population.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».