本日文獻聚焦於阿茲海默症的進展預測因子（如跌倒）、神經病變與tau堆積的時序關係、激動行為的標準化照護路徑，以及利用人工神經網路進行INPH與AD的鑑別診斷。亮點在於臨床觀察與AI技術結合，強調早期識別與精準介入的潛力。
Unknown Journal · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
跌倒行為是阿茲海默症認知惡化的獨立預測因子，提示應將跌倒評估納入常規隨訪，以早期識別高風險患者並介入跌倒預防與認知保護策略。
Unknown Journal · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
研究質疑tau蛋白堆積是否真正先於神經元損傷發生，或兩者為平行過程，這對早期干預與生物標記開發具有重大理論與臨床影響。
Unknown Journal · Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
結合非藥物與個人化照護的標準化路徑，顯著降低阿茲海默症患者激動行為發生率與嚴重度，優於常規照護，支持其在長照機構與社區中的推廣應用。
Unknown Journal · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過羅夏墨跡測驗分析感知模式，人工神經網路能區分INPH與AD患者的認知與感知特徵，顯示其在鑑別診斷中的潛力，尤其對可逆性痴呆具重要臨床價值。