Healthcare Complexities in Neurodegenerative Proteinopathies: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Neurodegenerative proteinopathies, such as Alzheimer’s disease (AD), Parkinson’s disease (PD), and dementia with Lewy bodies (DLB), are increasingly prevalent worldwide mainly due to population aging. These conditions are marked by complex etiologies, overlapping pathologies, and progressive clinical decline, with significant consequences for patients, caregivers, and healthcare systems. This review aims to synthesize evidence on the healthcare complexities of major neurodegenerative proteinopathies to highlight current knowledge gaps, and to inform future care models, policies, and research directions. Methods: We conducted a comprehensive literature search in PubMed/MEDLINE using combinations of MeSH terms and keywords related to neurodegenerative diseases, proteinopathies, diagnosis, sex, management, treatment, caregiver burden, and healthcare delivery. Studies were included if they addressed the clinical, pathophysiological, economic, or care-related complexities of aging-related neurodegenerative proteinopathies. Results: Key themes identified include the following: (1) multifactorial and unclear etiologies with frequent co-pathologies; (2) long prodromal phases with emerging biomarkers; (3) lack of effective disease-modifying therapies; (4) progressive nature requiring ongoing and individualized care; (5) high caregiver burden; (6) escalating healthcare and societal costs; and (7) the critical role of multidisciplinary and multi-domain care models involving specialists, primary care, and allied health professionals. Conclusions: The complexity and cost of neurodegenerative proteinopathies highlight the urgent need for prevention-focused strategies, innovative care models, early interventions, and integrated policies that support patients and caregivers. Prevention through the early identification of risk factors and prodromal signs is critical. Investing in research to develop effective disease-modifying therapies and improve early detection will be essential to reducing the long-term burden of these disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».