A review of clinical treatment considerations of donepezil in severe Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder that affects over 45 million people worldwide. Patients with severe AD require help with daily activities and show severe memory impairment. Currently, donepezil is one of two drugs approved by FDA and Health Canada for the treatment of severe AD (MMSE score <10). It is prescribed as 5 or 10 mg/d and an FDA-approved 23-mg/d dose. METHOD: This review will discuss risks and benefits of donepezil at these doses in severe AD. Articles were identified using PubMed using the MeSH terms "donepezil" AND "Alzheimer Disease" AND "severe." Three double-blind, placebo-controlled, randomized studies, one post hoc analysis, and one subgroup analysis were selected. RESULTS: Donepezil was found to benefit patients in cognition and global functioning. The most consistent improvement was in severe impairment battery (SIB) scores. However, more patients treated with high dosage of donepezil discontinued their treatment due to various adverse events (AEs). CONCLUSION: Clinicians must weigh benefits against adverse events when determining the course of therapy, as recommendations for cholinesterase inhibitors in advanced AD remain unclear and vary with different guidelines.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».