Emerging therapies for treatment of agitation, psychosis, or apathy in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Agitation, psychosis, and apathy are prevalent and highly distressing neuropsychiatric symptoms (NPS) of Alzheimer's disease (AD) that have been linked to numerous negative outcomes, including increased mortality, worsened cognitive decline, and caregiver burden. Current treatments for AD-associated agitation, namely atypical antipsychotics, provide some benefits but may increase the risk of serious adverse events and death. Meanwhile, no pharmacotherapies have been approved by regulatory agencies for the treatment of psychosis or apathy in AD. Over the past decade, many new and repurposed drugs have emerged as potential therapeutic options for managing these challenging NPS. AREAS COVERED: This review aims to provide a comprehensive summary of pharmacotherapies that have recently been investigated in phase 2 and 3 clinical trials for the treatment of agitation, psychosis, or apathy in AD. EXPERT OPINION: Novel atypical antipsychotics, serotonergic antidepressants, cannabinoids, and dextromethorphan combination drugs have shown promising results for alleviating agitation. Pimavanserin appears to be the most effective emerging therapy for psychosis, while methylphenidate has demonstrated good efficacy for apathy. Further research on biomarkers of NPS severity and treatment response, as well as continued improvements in methodological approaches are needed to advance the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».