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Enregistrement W2605672047 · doi:10.1017/s1041610217000527

Prevalence, neurobiology, and treatments for apathy in prodromal dementia

2017· review· en· W2605672047 sur OpenAlexafffund
Chelsea Sherman, Celina S. Liu, Nathan Herrmann, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésApathyDementiaPsycINFOPsychiatryPsychologyClinical psychologyRisperidoneMEDLINEGalantaminePsychological interventionMedicineCognitionDiseaseSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicineDonepezil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Apathy, characterized by diminished motivation, is a highly prevalent neuropsychiatric symptom in dementia. However, there is a substantial knowledge gap with regard to prevalence rates, neurobiological underpinnings, and effective treatments for apathy in pre-dementia states, including mild cognitive impairment (MCI) and mild behavioral impairment (MBI). METHODS: We conducted a comprehensive literature search using MEDLINE, Embase, and PsycINFO databases to identify available research on apathy in prodromal dementia. RESULTS: Apathy has consistently been detected in individuals with MCI with varying prevalence rates, and only recently has literature discussed the prevalence of apathy in MBI. Few pharmacological treatments have been utilized for apathy, with galantamine and risperidone showing mild reductions in apathetic behaviors. Non-pharmacological interventions in prodromal dementia are beginning to be explored and show promise, but few studies have replicated those results. DISCUSSION: More comprehensive guidelines for diagnosing apathy and further research investigating neurobiological mechanisms of apathy in MCI and MBI are required in order to effectively treat apathetic patients in prodromal 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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