Diagnosis and management of dementia with Lewy bodies
Notice bibliographique
Résumé
The dementia with Lewy bodies (DLB) Consortium has revised criteria for the clinical and pathologic diagnosis of DLB incorporating new information about the core clinical features and suggesting improved methods to assess them. REM sleep behavior disorder, severe neuroleptic sensitivity, and reduced striatal dopamine transporter activity on functional neuroimaging are given greater diagnostic weighting as features suggestive of a DLB diagnosis. The 1-year rule distinguishing between DLB and Parkinson disease with dementia may be difficult to apply in clinical settings and in such cases the term most appropriate to each individual patient should be used. Generic terms such as Lewy body (LB) disease are often helpful. The authors propose a new scheme for the pathologic assessment of LBs and Lewy neurites (LN) using alpha-synuclein immunohistochemistry and semiquantitative grading of lesion density, with the pattern of regional involvement being more important than total LB count. The new criteria take into account both Lewy-related and Alzheimer disease (AD)-type pathology to allocate a probability that these are associated with the clinical DLB syndrome. Finally, the authors suggest patient management guidelines including the need for accurate diagnosis, a target symptom approach, and use of appropriate outcome measures. There is limited evidence about specific interventions but available data suggest only a partial response of motor symptoms to levodopa: severe sensitivity to typical and atypical antipsychotics in approximately 50%, and improvements in attention, visual hallucinations, and sleep disorders with cholinesterase inhibitors.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».