Psychosis and dementia: risk factor, prodrome, or cause?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Progression of dementia is often associated with the emergence of neuropsychiatric symptoms (NPS), though there is recent evidence that NPS may occur in prodromal dementia (PrD) and impact clinical course. Mood and anxiety symptoms are the NPS that tend to occur most frequently in PrD and thus have been most extensively studied. Comparatively, there has been little focus on psychotic symptoms in PrD. METHODS: The authors review the existing literature on psychosis in PrD, including the functional psychosis of early and late onset, with a focus on epidemiology, phenomenology, and clinical course and treatment considerations. RESULTS: Patients with psychotic disorders at baseline such as schizophrenia may be more at risk for developing dementia over time, although this is not completely clear. Psychotic symptoms are likely more common in PrD than previously understood based on factor analysis studies, although they are much more common in established dementia. Variability in findings may reflect the heterogeneous nature of PrD studies to date and the lack of inclusion of patients with late onset psychosis in most clinical studies. The presence of psychosis in patients with PrD may be associated with a worse prognosis in terms of mortality and conversion to dementia. CONCLUSIONS: Research to date suggests that psychosis in PrD may be more common than previously thought and impact clinical course negatively. Future studies incorporating patients with late onset psychotic disorders, and focusing on the impact of early recognition and treatment, are required to more fully understand the role of psychosis in PrD.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».