Assessment of Clinical Factors that Predict Response to Nabilone for Agitation in Alzheimer's Disease: A Post Hoc Analysis of a Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Agitation is one of the most prevalent neuropsychiatric symptoms (NPS) of Alzheimer's disease (AD). A crossover trial of nabilone for agitation in AD found that nabilone was effective in treating agitation. We aimed to identify which clinical characteristics predicted response to nabilone intervention for agitation. METHOD: Twenty-two potential clinical characteristics were identified a priori. Characteristics were analyzed for their ability to predict improvements on the Cohen-Mansfield Agitation Inventory (CMAI). Each characteristic was categorically split and compared with univariate analyses: characteristics showing differences ≥8 CMAI points were included in a multivariate regression to model interactions between the treatment and characteristics. Index scores were calculated to represent the likelihood of response to treatment and results were grouped into quartiles. Multicollinearity of the characteristics was assessed. RESULT: 35 patients (28 males (80%), mean age [SD] 87.0 [10.2] years, CMAI 67.4 [17.7], standardized Mini-Mental State Exam (sMMSE) 6.6 [6.8]) had complete data for clinical predictors, allowing for 70 cases to be analyzed. Six predictors met criteria for inclusion in multivariate modelling, where nabilone was more effective in participants with sMMSE scores ≥6 (Δ level estimates = -12.0), higher levels of pain (-17.1), apathy (-8.7), appetite and eating changes (-9.7), and not taking cholinesterase inhibitors (ChEIs) (-8.4). CONCLUSION: AD patients with pain, apathy and appetite changes, and with less cognitive impairment and not on ChEIs, were most likely to benefit from nabilone. If replicated with phase 3 data, these predictors may assist in guiding clinicians on who is likely to benefit from nabilone when managing agitation.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».