Biomarkers of agitation and aggression in Alzheimer's disease: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Agitation is one of the most challenging neuropsychiatric symptoms to treat in Alzheimer's disease and has significant implications for patient and caregiver. A major source of difficulty in identifying safe and effective treatments for agitation is the lack of validated biomarkers. As such, patients may not be appropriately targeted, and biological response to pharmacotherapy cannot be adequately monitored. METHODS: This systematic review aimed to summarize evidence on the association between biomarkers and agitation/aggression in patients with Alzheimer's disease, utilizing the National Institute on Aging-Alzheimer's Association Research Framework and the Biomarkers, EndpointS, and other Tools Resource of the Food and Drug Association-National Institutes of Health Biomarker Working Group. RESULTS: This review identified six classes of biomarkers (neuropathological, neurotransmitter, neuroimaging, apolipoprotein E (APOE) genotype, inflammatory, and clusterin) associated with agitation/aggression, which were mostly diagnostic in nature. DISCUSSION: Future studies should investigate the predictive, prognostic, and monitoring capacity of biomarkers to provide insight into the longitudinal course of agitation/aggression, as well as predict and monitor biological response to a pharmacological intervention.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».