Effects of Citicoline as an Adjunct Treatment for Alzheimer’s Disease: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A critical strategy in the management of Alzheimer's disease (AD) is optimizing the effects of currently available pharmacologic therapies such as citicoline (CC). OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the effects of CC as adjunct therapy to cholinesterase inhibitors (AChEI) in the treatment of AD. METHODS: We identified relevant studies by electronic search until April 2020. We considered studies with a comparator group that enrolled elderly patients with a diagnosis of AD and employed CC as an adjunct therapy to AChEIs compared to AChEI monotherapy or comparisons of different AChEIs combined with CC. Methodological quality assessment was done using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Out of 149 articles identified, two retrospective cohort studies involving 563 elderly patients affected with AD were included. After 3 months and 9 months, better Mini-Mental Status Examination scores were observed in the "AChEIs + CC" group versus "AChEIs alone" group. CC combined with donepezil may be better in improving cognition than when combined with rivastigmine. No significant difference was noted in terms of activities of daily living (ADL) and instrumental-ADL. Neuropsychiatric Inventory and Geriatric Depression Scale-short form scores appeared to be lower in the combination treatment versus monotherapy. The adverse events of combined treatment were self-limiting and included occasional excitability, gastric intolerance, and headache. CONCLUSION: Limited evidence from pooled data of two observational studies suggests that CC used in adjunct with AChEIs in the treatment of AD was well-tolerated and showed improvement in cognition, mood, and behavioral symptoms compared to treating with AChEIs alone.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».