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Enregistrement W4408922071 · doi:10.1002/alz.70079

Updates and future perspectives on neuropsychiatric symptoms in Alzheimer's disease

2025· review· en· W4408922071 sur OpenAlexaff
Myuri Ruthirakuhan, Dylan X. Guan, Moyra E. Mortby, Jennifer R. Gatchel, Ganesh M. Babulal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of CalgarySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseAlzheimer's diseasePsychologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common throughout the Alzheimer's disease (AD) continuum and profoundly affect patients, caregivers, and health-care systems. This review synthesizes key research presented in the 2022 and 2023 Alzheimer's Association International Society to Advance Alzheimer's Research and Treatment Neuropsychiatric Syndromes-Professional Interest Area (NPS-PIA) Year-In-Reviews, emphasizing six critical areas: (1) diversity and disparities, (2) diagnostic frameworks, (3) neurobiology of NPS, (4) NPS as a disease marker, (5) the impact of COVID-19, and (6) interventions. NPS accelerates AD progression, increases functional decline, diminishes quality of life, and heightens caregiver burden and institutionalization rates. Current treatments primarily rely on psychotropics, which offer limited efficacy and raise safety concerns. This review aims to inform clinicians and researchers about recent NPS advancements while identifying gaps for future studies to improve outcomes for individuals with AD. HIGHLIGHTS: Research in Alzheimer's disease-related neuropsychiatric symptoms has rapidly increased, indicating heightened interest. Key areas include: diversity, diagnostics, markers, COVID-19 impact, and treatments. A road map for future studies, based on the key areas of research, is provided. This road map includes considerations to improve study applicability and validity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 GPT0,336
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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