Prevalence of delusions in drug‐naïve Alzheimer disease patients: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common at all stages of Alzheimer disease (AD). Delusions in AD are associated with negative clinical consequences and may signal rapid disease progression. Hence, we sought to determine the prevalence of delusions in drug‐naïve (no cholinesterase inhibitor or neuroleptic medications) AD patients. Methods In this meta‐analysis, a search of the EMBASE, MEDLINE, and PsycINFO databases was performed. We selected studies reporting delusion prevalence measured by the Neuropsychiatric Inventory (NPI) in drug‐naïve AD patients. An aggregate delusion event rate with 95% confidence interval (CI) was calculated. The I2 statistic was used to assess the magnitude of between‐study heterogeneity. Single variable meta‐regressions allowed examination of the effect of moderating factors and heterogeneity. Quantitative measures were used to appraise for publication bias. Results We identified 6 studies with 591 participants allowing calculation of the aggregate delusional prevalence rate. Irrespective of dementia severity, the aggregate event rate for delusions was 29.1% (95% CI: 20–41%; I2 = 84.59). No publication bias was observed. Conclusion This meta‐analysis calculates a 29.1% prevalence rate of delusions in AD patients. There is a trend towards increasing delusion prevalence in concordance with increasing severity of dementia. Given delusions are associated with poorer outcomes, the obtained prevalence should motivate clinicians to screen carefully for delusions. Current literature limitations warrant future studies, with sub‐analyses on dementia severity, and other neurobiological factors known to influence the presence of delusions.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».