Clinical practice guidelines for severe Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although severe Alzheimer's disease (AD) represents a prevalent, serious, and costly public health problem, few practice guidelines exist to help physicians manage this disorder. METHODS: A search of English language medical databases was performed from 1996 to the present for articles pertaining to the management of AD. The focus of this review was on studies that included patients with severe disease. Studies were assessed by considering the subjects, trial design, analysis, and results. Recommendations were based on the best available evidence. RESULTS: Severe AD can be defined and diagnosed reliably by using measures of cognition, function, behavior, and global staging. Specific assessments would also include medical status, safety issues, and the health status of the caregiver. Disease-specific management would include treatment with cholinesterase inhibitors and/or memantine. Treatment of neuropsychiatric symptoms begins with nonpharmacologic behavioral and environmental approaches. Severe agitation, aggression, and psychosis that are potentially dangerous to the patient, caregiver, and others in the environment can be treated with atypical antipsychotics, with consideration of their increased risk of cerebrovascular adverse events and mortality. All pharmacologic approaches require careful monitoring and regular periodic reassessments to determine whether ongoing treatment is necessary. CONCLUSIONS: Evidence-based guidelines for the management of severe AD have the potential to improve the quality of life for the patient and their caregiver. More randomized controlled trials aimed specifically at this phase of illness are still urgently required.
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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 | 0,019 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,011 |
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 ».