Potential treatment effects of donepezil not detected in Alzheimer's disease clinical trials: a physician survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clinical trials of the cholinesterase inhibitor donepezil have used standard psychometric tools to evaluate treatment efficacy. These trials, however, appear not to capture clinically demonstrable, but otherwise unmeasured, beneficial treatment effects. We sought to identify and categorize clinically recognizable effects of donepezil treatment in Alzheimer's disease. METHODS: A list of potential effects was developed using clinical trials data and the experience of an expert panel. These were incorporated in a questionnaire, which was tested with a focus group, revised and then used in a postal survey of physicians. Data were classified by cognitive domain, and reviewed by a second panel. RESULTS: Items that were most often rated as being improved were related to frontal systems function, including attentional capacity and initiative. Behavioral symptoms that were among the highest rated items were apathy, mood, and agitation. The top two other items were social interactions and involvement in domestic activities. Of the top ten symptomatic treatment effects, only four appeared to be readily identified by current standard measures. CONCLUSIONS: Physicians recognize as important several treatment effects that are not well captured by current standard measures. New methods are needed to capture such effects, which also have the potential to offer insight into the neurobiology of the human cholinergic system.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».