今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床進展預測與非藥物管理，其中跌倒作為疾病惡化指標、以及躁動症的標準化整合照護路徑最具直接臨床價值，同時亦有運用AI結合神經心理學進行鑑別診斷的新穎探索。
N/A · Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
本隨機對照試驗證實，採用整合照護路徑能有效標準化並改善阿茲海默症患者躁動症狀的照護品質，成效優於常規照護。
N/A · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究指出跌倒事件可作為關鍵臨床指標，預測阿茲海默症患者未來認知與功能退化速度將顯著加快。
N/A · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
結合羅夏墨跡測驗與人工神經網路，可透過知覺特徵差異有效區分可逆的常壓水腦症與阿茲海默症，有助於精準轉介神經外科治療。
N/A · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
探討阿茲海默症病理機制中Tau蛋白沉積與神經退化之間的時間動力學差異，深化對疾病演進過程的理解。