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Enregistrement W7117273560 · doi:10.1002/alz70857_101938

Management of neurobehavioral changes in PSP

2025· article· en· W7117273560 sur OpenAlexaff
Alonso Morales‐Rivero, Raúl Medina Rioja, Indira García‐Cordero, Carmela M Tartaglia, Gábor G. Kovács, Blas Couto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionQuality of life (healthcare)MoodDiseaseMood disordersMotor symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive supranuclear paralysis (PSP) is an atypical parkinsonian disorder associated with oculomotor features, postural instability along with cognitive problems and neuropsychiatric symptoms. Usually, the treatment focuses on motor symptoms, however addressing behavioral and cognitive symptoms could have a significant impact on functionality and quality of life of patients and their relatives. In this session the attendees will learn how to use widely available tools for screening the most common neuropsychiatric symptoms and how to manage them, both with pharmacological treatment and non-pharmacological interventions. Treatments discussed will include depression, apathy, anxiety, cognitive decline, and other common neuropsychiatric issues. Cognitive impairments in Alzheimer's disease are commonly managed with cholinesterase inhibitors and NMDA receptor antagonists, although their efficacy in non-Alzheimer's dementias is limited. Behavioral and neuropsychiatric symptoms, including agitation, depression, and apathy, are frequently addressed using antidepressants, antipsychotics, and mood stabilizers, despite the challenges of balancing efficacy with adverse effects. During this session, we will emphasize the importance of comprehensive assessment to better capture the multi-faceted neurobehavioral impairments seen in PSP patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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