Amyloid imaging in Alzheimer’s disease: a potential new era of personalized medicine?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances along clinical and neuropathological lines, as well as in our ability to detect the deposition of β-amyloid (Aβ) in vivo using positron emission tomography (PET), have helped redefine Alzheimer’s disease (AD) as a dynamic clinicobiological entity. On the basis of these advances, AD is now conceptualized as a continuum comprising asymptomatic, minimally symptomatic, and dementia phases, with detection of brain Aβ — in particular, via PET amyloid imaging — central to the diagnostic process. In this respect, [18F]florbetapir (Amyvid™) and [18F]flutemetamol (Vizamyl™) have recently received approval for clinical use from the Food and Drug Administration (FDA) and the European Medicines Agency (EMA), with additional radiofluorinated tracers for detection of Aβ in phase III trials. Recent initiatives such as the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) suggest that Aβ production, oligomerization and aggregation begins many years, possibly decades, before detectable cognitive impairment, with Aβ shown to associate with cognitive decline and conversion to dementia. While personalized medicine has now emerged as a prospect for the field, the recent decision by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) — who declined to cover the cost of amyloid PET imaging citing insufficient evidence to support its clinical utility — highlights that such a move may be premature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».