今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床預測因（跌倒）、病理時序（tau 與神經退化脫節）、擾亂行為管理（整合照護路徑）及鑑別診斷新策略（ANN 與 Rorschach 測驗），反映從基礎機制到臨床實踐的全方位研究趨勢，尤其強調早期偵測與非認知症狀的干預價值。
· Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
整合照護路徑顯著降低阿茲海默症患者擾亂行為及照護者負擔，證實結構化非藥物干預在臨床實務中的高實用性與推廣潛力。
· FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
阿茲海默症患者若有跌倒病史，其認知與功能退化速度顯著加快，顯示跌倒可作為早期疾病惡化的行為生物標記。
· Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
研究發現 tau 病理沉積可能先於顯著神經元損失出現，暗示早期干預視窗較預期寬，但需動態影像追蹤以確認因果關係。
· Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過羅夏墨跡測驗的感知回應模式，ANN 模型能區分 INPH 與 AD 患者，提醒臨床師注意鑑別診斷的重要性，以避免錯過可逆性失智症。
阿茲海默症患者若有跌倒病史，其認知與功能退化速度顯著加快，顯示跌倒可作為早期疾病惡化的行為生物標記。
研究發現 tau 病理沉積可能先於顯著神經元損失出現，暗示早期干預視窗較預期寬，但需動態影像追蹤以確認因果關係。
整合照護路徑顯著降低阿茲海默症患者擾亂行為及照護者負擔，證實結構化非藥物干預在臨床實務中的高實用性與推廣潛力。
透過羅夏墨跡測驗的感知回應模式，ANN 模型能區分 INPH 與 AD 患者，提醒臨床師注意鑑別診斷的重要性，以避免錯過可逆性失智症。