今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床預測因子（如跌倒）、病理機制探討（tau 與神經退化的時序關係）、非藥物介入（激動行為標準化照護）及鑑別診斷創新方法（ANN 與 Rorschach 測試），整體趨勢偏向早期偵測、精準鑑別與個人化照護策略。
未提供 · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究發現阿茲海默症患者若曾經跌倒，其認知與功能惡化速度顯著加快，顯示跌倒可能是疾病進展的臨床預測因子，提醒醫師在門診中納入跌倒風險評估以早期介入。
未提供 · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
該研究質疑 tau 積聚是否先於可測量的神經退化發生，挑戰傳統病理模型，若成立，將影響藥物介入的時機與生物標記物的解讀。
未提供 · Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
透過整合照護路徑（含非藥物策略、員工培訓、環境調整）顯著降低阿茲海默症患者激動行為發生率及嚴重程度，優於常規照護，證明結構化介入在長期照護中的實用價值。
未提供 · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
小樣本研究顯示，結合羅夏測試感知模式與人工神經網路分析，可區分 INPH 與 AD 患者的認知與感知特徵，提醒臨床師注意鑑別診斷的重要性，因 INPH 可經手術逆轉。
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跌倒是阿茲海默症進展的臨床預測因子，提示醫師應將跌倒史納入常規評估。
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探討 tau 積聚是否先於神經退化，影響病理模型與治療時機。
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標準化照護路徑顯著減少激動行為，優於常規照護，適合長期照護機構推廣。
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ANN 與羅夏測試結合顯示潛力，可協助鑑別 INPH（可逆）與 AD，避免漏診手術治療良機。