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Enregistrement W1747781838 · doi:10.1001/jama.2015.4669

Prevalence of Amyloid PET Positivity in Dementia Syndromes

2015· review· en· W1747781838 sur OpenAlexfundno aff
Rik Ossenkoppele, Willemijn J. Jansen, Gil D. Rabinovici, Dirk L. Knol, Wiesje M. van der Flier, Bart N.M. van Berckel, Philip Scheltens, Pieter Jelle Visser, Sander C.J. Verfaillie, Marissa D. Zwan, Sofie M. Adriaanse, Adriaan A. Lammertsma, Frederik Barkhof, William J. Jagust, Bruce L. Miller, Howard J. Rosen, Susan Landau, Victor L. Villemagne, Christopher C. Rowe, Dong Yeob Lee, Duk L. Na, Sang Won Seo, Marie Sarazin, Catherine M. Roe, Osama Sabri, Henryk Barthel, Norman Koglin, John R. Hodges, Cristian E. Leyton, Rik Vandenberghe, Koen Van Laere, Alexander Drzezga, Stefan Förster, Timo Grimmer, Pascual Sánchez‐Juan, J.M. Carril, Vincent Mok, Vincent Camus, William E. Klunk, Ann D. Cohen, Philipp T. Meyer, Sabine Hellwig, Andrew B. Newberg, Kristian Steen Frederiksen, Adam Fleisher, Mark A. Mintun, David A. Wolk, Agneta Nordberg, Juha O. Rinne, Gaël Chételat, Alberto Lleó, Rafael Blesa, Juan Fortea, Karine Madsen, Karen M. Rodrigue, David J. Brooks

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingHealth and Health Services Research FundCharles F. and Joanne Knight Alzheimer Disease Research Center, Washington University in St. LouisCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San DiegoPfizerUniversity of California, Los AngelesAstraZenecaEuropean CommissionGenentechNational Institutes of HealthRégion NormandieUniversity of Texas at DallasIXICOTurun Yliopistollinen KeskussairaalaMedical Research CouncilServierUniversitat Autònoma de BarcelonaUniversidad de CantabriaTurun YliopistoKarolinska InstitutetEisaiDementia Collaborative Research Centres, AustraliaTechnische Universität MünchenDeutsche ForschungsgemeinschaftGentofte HospitalCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleBayer HealthCareCenter for Translational Molecular MedicineAvid RadiopharmaceuticalsUniversity of PittsburghWashington University in St. LouisSynarcImperial College LondonLui Che Woo Institute of Innovative MedicineNorthern California Institute for Research and EducationEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsAlzheimer's AssociationF. Hoffmann-La RocheAmorfix Life SciencesThomas Jefferson UniversityBiogenBioClinicaUniversity of PennsylvaniaBristol-Myers SquibbAmerican Parkinson Disease AssociationJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentScience and Industry Endowment FundNational Health and Medical Research CouncilEdith Cowan UniversityMedpaceEli Lilly and CompanyAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale Diagnostics
Mots-clésMedicineDementiaAmyloid (mycology)PathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Amyloid-β positron emission tomography (PET) imaging allows in vivo detection of fibrillar plaques, a core neuropathological feature of Alzheimer disease (AD). Its diagnostic utility is still unclear because amyloid plaques also occur in patients with non-AD dementia. OBJECTIVE: To use individual participant data meta-analysis to estimate the prevalence of amyloid positivity on PET in a wide variety of dementia syndromes. DATA SOURCES: The MEDLINE and Web of Science databases were searched from January 2004 to April 2015 for amyloid PET studies. STUDY SELECTION: Case reports and studies on neurological or psychiatric diseases other than dementia were excluded. Corresponding authors of eligible cohorts were invited to provide individual participant data. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Data were provided for 1359 participants with clinically diagnosed AD and 538 participants with non-AD dementia. The reference groups were 1849 healthy control participants (based on amyloid PET) and an independent sample of 1369 AD participants (based on autopsy). MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Estimated prevalence of positive amyloid PET scans according to diagnosis, age, and apolipoprotein E (APOE) ε4 status, using the generalized estimating equations method. RESULTS: The likelihood of amyloid positivity was associated with age and APOE ε4 status. In AD dementia, the prevalence of amyloid positivity decreased from age 50 to 90 years in APOE ε4 noncarriers (86% [95% CI, 73%-94%] at 50 years to 68% [95% CI, 57%-77%] at 90 years; n = 377) and to a lesser degree in APOE ε4 carriers (97% [95% CI, 92%-99%] at 50 years to 90% [95% CI, 83%-94%] at 90 years; n = 593; P < .01). Similar associations of age and APOE ε4 with amyloid positivity were observed in participants with AD dementia at autopsy. In most non-AD dementias, amyloid positivity increased with both age (from 60 to 80 years) and APOE ε4 carriership (dementia with Lewy bodies: carriers [n = 16], 63% [95% CI, 48%-80%] at 60 years to 83% [95% CI, 67%-92%] at 80 years; noncarriers [n = 18], 29% [95% CI, 15%-50%] at 60 years to 54% [95% CI, 30%-77%] at 80 years; frontotemporal dementia: carriers [n = 48], 19% [95% CI, 12%-28%] at 60 years to 43% [95% CI, 35%-50%] at 80 years; noncarriers [n = 160], 5% [95% CI, 3%-8%] at 60 years to 14% [95% CI, 11%-18%] at 80 years; vascular dementia: carriers [n = 30], 25% [95% CI, 9%-52%] at 60 years to 64% [95% CI, 49%-77%] at 80 years; noncarriers [n = 77], 7% [95% CI, 3%-18%] at 60 years to 29% [95% CI, 17%-43%] at 80 years. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among participants with dementia, the prevalence of amyloid positivity was associated with clinical diagnosis, age, and APOE genotype. These findings indicate the potential clinical utility of amyloid imaging for differential diagnosis in early-onset dementia and to support the clinical diagnosis of participants with AD dementia and noncarrier APOE ε4 status who are older than 70 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,015
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations666
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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