Treatment of Dementia With Bosutinib: An Open-Label Study of a Tyrosine Kinase Inhibitor.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveThe pursuit of an effective therapeutic intervention for dementia has inspired interest in the class of medications known as tyrosine kinase inhibitors such as bosutinib.MethodsThirty-one patients with probable Alzheimer dementia or Parkinson spectrum disorder with dementia completed 12 months of bosutinib therapy and an additional 12 months of follow-up. The Clinical Dementia Rating scale (as estimated by the Quick Dementia Rating System [QDRS]) was the primary cognitive status outcome measure. Secondary outcome measures included the Repeatable Battery Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) and the Montreal Cognitive Assessment. Cox regression methods were used to compare results with population-based estimates of cognitive decline.ResultsThe present article reports on cognitive outcomes obtained at 12 months for 31 participants and up to 24 months for a 16-participant subset. Safety and tolerability of bosutinib were confirmed among the study population (Mage = 73.7 years, SDage = 14 years). Bosutinib was associated with less worsening in Clinical Dementia Rating (CDR) scores (hazard ratio = -0.62, p < 0.001, 95% confidence interval [CI]: -1.02 to -0.30) and less decline in RBANS performance (hazard ratio = -3.42, p < 0.001, 95% CI: -3.59 to -3.72) during the year of treatment than population-based estimates of decline. In the 24-month follow-up, wherein 16 patients were observed after 1 year postintervention, 31.2% of participants exhibited worsened CDR levels compared with their 12-month performances.ConclusionsResults support an overall positive outcome after 1 year of bosutinib. Future studies should explore the relationship between tyrosine kinases and neurodegenerative pathology as well as related avenues of treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».