Heterogeneity of Treatment Response to Citalopram for Patients With Alzheimer’s Disease With Aggression or Agitation: The CitAD Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pharmacological treatments for agitation and aggression in patients with Alzheimer's disease have shown limited efficacy. The authors assessed the heterogeneity of response to citalopram in the Citalopram for Agitation in Alzheimer Disease (CitAD) study to identify individuals who may be helped or harmed. METHOD: In this double-blind parallel-group multicenter trial of 186 patients with Alzheimer's disease and clinically significant agitation, participants were randomly assigned to receive citalopram or placebo for 9 weeks, with the dosage titrated to 30 mg/day over the first 3 weeks. Five planned potential predictors of treatment outcome were assessed, along with six additional predictors. The authors then used a two-stage multivariate method to select the most likely predictors; grouped participants into 10 subgroups by their index scores; and estimated the citalopram treatment effect for each. RESULTS: Five covariates were likely predictors, and treatment effect was heterogeneous across the subgroups. Patients for whom citalopram was more effective were more likely to be outpatients, have the least cognitive impairment, have moderate agitation, and be within the middle age range (76-82 years). Patients for whom placebo was more effective were more likely to be in long-term care, have more severe cognitive impairment, have more severe agitation, and be treated with lorazepam. CONCLUSIONS: Considering several covariates together allowed the identification of responders. Those with moderate agitation and with lower levels of cognitive impairment were more likely to benefit from citalopram, and those with more severe agitation and greater cognitive impairment were at greater risk for adverse responses. Considering the dosages used and the association of citalopram with cardiac QT prolongation, use of this agent to treat agitation may be limited to a subgroup of people with dementia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».