Pre-psychosis in later life as a risk factor for progressive cognitive decline: Findings from the IPA psychosis in neurodegenerative disease working group
Notice bibliographique
Résumé
Pre-clinical Alzheimer's disease (AD) has traditionally been characterized by subtle cognitive deficits alongside biomarker changes. However, emerging evidence suggests a spectrum of neuropsychiatric changes, including apathy, affective disturbances, agitation, impulse control deficits, and psychosis, may precede cognitive decline. Late-onset psychotic disorders, such as Very Late-Onset Schizophrenia-Like Psychosis (VLOSLP), differ from pre-psychosis, the latter presenting with subtle symptoms and retained insight. These subtler late-life onset symptoms are associated with incident cognitive decline, particularly in APOE4 carriers. Screening with tools such as the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) enables the standardisation of measurement, facilitating identification of at-risk individuals. Plasma biomarkers and neuropsychological assessments further aid diagnosis and risk stratification. Understanding the link between pre-psychosis and dementia-related psychosis will be crucial, as AD with psychosis is associated with a more aggressive disease course. Identifying and treating these individuals early may improve clinical outcomes and facilitate timely intervention with disease-modifying therapies. Moreover, there remains a need to better define in what circumstances treatment interventions are indicated and what those interventions should be.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».