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Enregistrement W4390201842 · doi:10.1002/alz.080322

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

2023· article· en· W4390201842 sur OpenAlexaff
María Alejandra Tangarife, Evelyn Gutiérrez, Laura Tatiana Sanchez, María Juanita Arbelaez, Diego A. Rodríguez‐Soacha, Saadia S Shahnawaz, Varduhi Ghazaryan, Laura Delgado‐Murillo, María Paula Naranjo, Margarita Venegas, David Silva García, Karen Y Pujals, William Julio De Jesus, Claudia Grimaldi, Krista L. Lanctôt, L. Elliot Hong, Ram Mukunda

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortIrritabilityMedicineDementiaApathyDistressTolerabilityInternal medicineQuetiapineAnxietyPsychiatryAdverse effectDiseaseClinical psychologySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Neuropsychiatric symptoms (NPS) are features of Alzheimer’s Disease (AD) and a main cause of institutionalization. NPS in AD include agitation, depression, anxiety, elation, apathy, disinhibition, irritability, delusions, hallucinations and aberrant motor behavior. The onset of NPS worsens functional deficits by accelerating patients' cognitive decline and in 80% of cases increases caregiver burden and distress. NPS are difficult to treat and currently used medications have black‐box warnings, and weak evidence of efficacy in dementia patients. Here, we present preliminary data for improvement in NPI scores and NPI Caregiver Distress (NPI‐D) scores using IGC‐AD1, a combination of tetrahydrocannabinol (THC) and melatonin (IGC‐AD1). 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. For all three Cohorts the NPI / NPI‐D were administered at baseline and EOT of each Cohort. Daily, solicited and non‐solicited adverse events (AEs) were monitored along with vital signs. A Wilcoxon matched‐pairs signed‐rank test (R‐Studio, dplyr) was used to independently compare differences between mean NPI and NPI‐D scores at baseline and EOT. Result In Cohort‐1 mean NPI at baseline and EOT was 31.5 and 14.8 respectively (mean difference = ‐16.7, v = 55, p = 0.003). In Cohort‐2 mean NPI at baseline and EOT was 22.2 and 12.4 respectively (mean difference = ‐9.8, v = 48, p = 0.021). In Cohort‐3 mean NPI at baseline and EOT was 16 and 7.9 respectively (mean difference = ‐8.1, v = 35, p = 0.010). We report similar improvements in NPI‐D. (Cohort‐1: mean difference = ‐7, v = 15, p = 0.031; Cohort‐2: mean difference = ‐6.3, v = 43, p = 0.009; Cohort‐3: mean difference = ‐3.4, v = 30, p = 0.053). No changes in concomitant medication were observed. No serious AEs, no deaths, and no dropouts due to AEs were reported. Conclusion GC‐AD1 was safe and well tolerated and is potentially efficacious in reducing NPS and associated caregiver distress, clinically and statistically, in AD as measured by the NPI, warranting a larger placebo‐controlled study.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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