今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床表現預測（跌倒）、病理機制探討（tau 與神經退化時序）、與失智症狀相似但可逆的正常壓力水腦（INPH）之鑑別診斷，顯示臨床實務上對早期偵測、非藥物介入與精準鑑別的需求日益增加。
· FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究發現跌倒事件是阿茲海默症認知與功能惡化的獨立預測因子，提示跌倒可能反映病情嚴重程度而非僅為意外。
· Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
隨機對照試驗證明整合照護路徑顯著減少藥物使用及激越行為，優於常規照護。
· Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過羅夏墨跡測驗與人工神經網路分析感知模式，可協助區分 INPH（可逆）與 AD（不可逆），提升鑑別診斷準確度。
探討 tau 病理與神經細胞損失的時序關係，挑戰傳統『tau 首當其衝』假設。