今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床管理與疾病預測，重點包括跌倒作為疾病進展的預測因子、躁動症狀的標準化照護路徑（RCT結果），以及透過 AI 輔助神經心理學測驗進行鑑別診斷的新興方法。
· Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
該隨機對照試驗證實，採用整合照護路徑（ICP）治療阿茲海默症患者的躁動症狀，顯著優於常规照護，為 BPSD（行為與心理症狀）管理提供了高品質的實證基礎。
· FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究指出跌倒不僅是安全問題，更是阿茲海默症患者認知功能下降加速的獨立預測因子，建議將跌倒史納入疾病預後評估。
· Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
本研究探討 Tau 蛋白沉積與神經退化之間的時間序列關係，有助於釐清疾病機制並優化生物標記在疾病分期中的解讀。
· Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients
研究結合羅夏克測驗與人工神經網路，能有效鑑別可治療的特發性正常腦壓水腫症（INPH）與阿茲海默症，為臨床鑑別診斷提供新工具。
RCT 證實整合照護路徑能有效改善阿茲海默症患者的躁動症狀，優於常規照護。
跌倒事件與阿茲海默症更快的疾病進展速度顯著相關。
探討 Tau 沉積與神經退化的時序關係，優化對病理機制的理解。
利用 AI 分析羅夏克測驗以鑑別可治療的 INPH 與 AD。