Brain accumulation of amyloid β protein visualized by positron emission tomography and BF‐227 in Alzheimer's disease patients with or without diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Although diabetes mellitus (DM) is considered to be one of the most consistent risks for developing dementia, it is not known if the pathology in dementia patients with DM is similar to or distinct from typical pathological features of Alzheimer's disease (AD). To discover the mechanism of developing dementia in AD patients with DM in a living state, we studied the distribution of amyloid β (Αβ) protein of diabetic AD patients. METHODS: To evaluate the accumulation of Aβ, we examined 14 normal controls, four diabetic patients with AD and 11 non-diabetic patients with AD by positron emission tomography (PET) using BF-227, a currently developed Aβ tracer. RESULTS: The analysis of PET images among the three groups showed an abundant aggregated Aβ accumulation in the cerebral cortex of both AD patients with and without DM. The extent and distributions of BF-227 accumulation in diabetic AD patients were not significantly different from these of non-diabetic AD patients. CONCLUSION: These results suggest that the degree and extent of Aβ deposition is not significantly different between AD with DM and AD alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».