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Enregistrement W4390192889 · doi:10.1002/alz.080300

Reduction of apathy and caregiver distress using a combination of tetrahydrocannabinol and melatonin in dementia due to Alzheimer’s disease

2023· article· en· W4390192889 sur OpenAlexaff
Evelyn Gutiérrez, Laura Tatiana Sanchez, María Juanita Arbelaez, María Alejandra Tangarife, Laura Delgado‐Murillo, Diego A. Rodríguez‐Soacha, Saadia S Shahnawaz, Varduhi Ghazaryan, María Paula Naranjo, Margarita Venegas, David Silva‐García, Karen Y Pujals, William Julio De Jesus, Claudia Grimaldi, Ram Mukunda, L. Elliot Hong, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyCohortMedicineTolerabilityDistressDementiaInternal medicinePlaceboAlzheimer's diseaseAdverse effectPsychiatryDiseaseClinical psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Apathy is one of the most frequent and long‐lasting neuropsychiatric symptoms (NPS) in Alzheimer’s disease (AD). Up to 78% of AD patients exhibit apathy, which is related to caregiver distress, decreased quality of life, and increased morbidity. While many medications and behavioral interventions are used to treat apathy, the effects are often limited and lack in‐depth research to support these approaches. We present preliminary data for improvement in NPI‐apathy (NPI‐ap) scores and NPI Caregiver Distress (NPI‐D) scores using IGC‐AD1, a tetrahydrocannabinol (THC) and melatonin combination. Method Twelve patients with mild (15.38%) to moderate (84.6%) AD (NIA‐criteria, 10‐active, 2‐placebo, 81.5±5.5yrs, 69.2% women) participated in a three Cohort, Phase‐1, MAD, safety and tolerability trial (IND146069, NCT04749563). In Cohort‐1, IGC‐AD1 was administered QD at 1ml for 14‐days (EOT). In Cohorts‐2 and 3, one ml BID and TID were administered respectively, with a minimum of 4‐days washout between Cohorts. Solicited and non‐solicited adverse events (AEs) were monitored daily. In each Cohort, seven participants (5‐active, 2‐placebo) had apathy at baseline, as rated by the NPI‐ap. They were administered the NPI‐ap at EOT and the Wilcoxon matched pairs signed‐rank test (R‐Studio, dplyr) was used to compare the difference in NPI‐ap scores between baseline and EOT. A similar analysis was carried out for NPI‐D. Result In Cohort‐1 mean NPI‐ap at baseline and EOT was 5.4 and 3 respectively (mean difference = ‐2.4, v = 6, p = 0.091). In Cohort‐2 mean NPI‐ap at baseline and EOT was 5.2 and 2.4 respectively (mean difference = ‐2.8, v = 6, p = 0.087). In Cohort‐3 mean NPI‐ap at baseline and EOT was 5.2 and 2.6 respectively (mean difference = ‐2.6, v = 6, p = 0.087). Results for NPI‐D: (Cohort‐1:mean difference = ‐0.6, 37.5%, v = 6, p = 0.075; Cohort‐2:mean difference = ‐1.8, 69.2%, v = 15, p = 0.028; Cohort‐3:mean difference = ‐0.2, 12.5%, v = 2, p = 0.5). No serious AEs, no deaths, and no dropouts due to AEs were reported. No major changes in concomitant medications were observed. Conclusion As IGC‐AD1 contains THC, the results are intriguing because cannabis use has been associated with apathy but also increased empathy and sociality. In Cohort‐1, Cohort‐2, and Cohort‐3 NPI‐ap was reduced 44.44%, 53.85%, and 50% respectively. These results, while not statistically significant (p>0.05), appear clinically significant (reduction≥30%). A larger placebo‐controlled study is warranted.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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