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Enregistrement W2886769372 · doi:10.1093/brain/awy204

Optimal use of cholinergic drugs in Alzheimer’s disease

2018· letter· en· W2886769372 sur OpenAlexaff
Serge Gauthier, Nathan Herrmann, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueBrain · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholinesterase and Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholinergicAlzheimer's diseaseNeuroscienceDiseaseMedicineTacrinePsychologyPharmacologyAcetylcholinesteraseInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir We read with great interest the review article by Hampel et al. (2018) on the cholinergic system in Alzheimer’s disease. Sadly, despite the strength of the evidence towards a beneficial effect of cholinesterase inhibitors in Alzheimer’s disease, the government of France withdrew reimbursement for these medications. While we ultimately hope for a precision medicine approach to treatment as suggested by Hampel et al., there is thus still an immediate need to better define the efficacy of symptomatic drugs in Alzheimer’s disease. In fact our group demonstrated the feasibility to quantify presynaptic cholinergic depletion in vivo (Aghourian et al., 2017). We propose an approach used in the treatment of major depression, where ‘treatment-resistant depression’ leads to change in treatment, such as a medication switch within a class or between class, and augmentation using various pharmacological and non-pharmacological means (McIntyre et al., 2014). An operational definition of ‘cholinesterase inhibitors non-responsive dementia’ could be agreed upon, and instead of indefinite prescription of cholinesterase inhibitors if well tolerated, as is currently done in most countries, a more structured approach to assessment of benefit would lead to cholinesterase inhibitor cessation or treatment modification based on the most prominent symptoms at the current stage of Alzheimer’s disease for individual patients. Along these lines, we are encouraged that evidence-based recommendations for deprescribing cholinesterase inhibitors are already appearing (Reeve et al., 2018). We think that this more structured approach to therapy in Alzheimer’s disease will encourage clinicians to use cholinesterase inhibitors when appropriate, and reassure third party payers that these drugs are used optimally. This will be even more important for new generations of drugs acting on various components of Alzheimer’s disease pathophysiology. Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analysed in this study. The authors report no competing interests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0220,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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