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Enregistrement W2130983640 · doi:10.1016/j.jalz.2013.01.010

CSF biomarker variability in the Alzheimer's Association quality control program

2013· article· en· W2130983640 sur OpenAlexaff
Niklas Mattsson, Ulf Andréasson, Staffan Persson, María C. Carrillo, Steven Collins, Sonia Chalbot, Neal E. Cutler, Diane Dufour‐Rainfray, Anne M. Fagan, Niels H. H. Heegaard, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Bradley T. Hyman, Khalid Iqbal, D. Richard Lachno, Alberto Lleó, Piotr Lewczuk, José Luís Molinuevo, Piero Parchi, Axel Regeniter, Robert A. Rissman, Hanna Rosenmann, Giuseppe Sancesario, Johannes Schröder, Leslie M. Shaw, Charlotte E. Teunissen, John Q. Trojanowski, Hugo Vanderstichele, Manu Vandijck, Marcel M. Verbeek, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Stephan A. Käser, Aladro José A. Rojo, Marilyn Albert, Daniel Alcolea, Anna Antonell, Hiroyuki Arai, Silvana Archetti, Eva Lagberg Arkblad, Inês Baldeiras, Aleš Bartoš, Dev Batish, Aurélie Bedel, Danièle Bentué‐Ferrer, Flora Berisha, Sergio Bernardini, Marinus A. Blankenstein, Olivier Bousiges, Michael C. Camuso, Maria Carrillo, Tiziana Casoli, Sebastiano Cavallaro, Odete Cruz e Silva, I. Cuvelier, Odile Delaroche, Roy B. Dyer, Sebastiaan Engelborghs, Anne Fogli, Orestes Vicente Forlenza, Nick C. Fox, Giovanni B. Frisoni, Daniela Galimberti, Elisabetta Galloni, Silvana Maria Gritti, Karen H. Gylys, Harald Hampel, Sabine Haustein, Theresa Heath, Michael T. Heneka, Sanna‐Kaisa Herukka, David M. Holtzman, Christian Humpel, Takeshi Iwatsubo, Khalid Iqbal, Claude Jardel, Mathias Jucker, Elisabeth Kapaki, Daniel Kidd, Péter Klivènyi, Ryozo Kuwano, Foudil Lamari, Jean Laplanche, Jordan Laser, Sylvian Lehmann, Qiao‐Xin Li, Walter Maetzler, Catherine Malaplate‐Armand, Ralph Martin, Robert Martone, Colin L. Masters, Marc Mercken, Tom Montine, William Nowatzke, Markus Otto, Xavier Parent, Lucilla Parnetti, Ronald C. Petersen, Koen Poesen, Isabelle Quadrio, Muriel Quillard, Zdeněk Rohan, Christin Sisowath, Anders Skinningsrud, Holly Soares, Hilkka Soininen, Knudsen Cindy Søndersø, Annette Spreer, Silvia Suardi, Robert M. Umek, Bianca Van Broeck, Rik Vandenberghe, László Vécsei, Igor Voštiar, Manfred Windisch

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésBiomarkerImmunoassayNeurochemistryMedicineOncologyInternal medicineBiologyNeurologyImmunologyBiochemistryAntibodyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers amyloid beta 1-42, total tau, and phosphorylated tau are used increasingly for Alzheimer's disease (AD) research and patient management. However, there are large variations in biomarker measurements among and within laboratories. METHODS: Data from the first nine rounds of the Alzheimer's Association quality control program was used to define the extent and sources of analytical variability. In each round, three CSF samples prepared at the Clinical Neurochemistry Laboratory (Mölndal, Sweden) were analyzed by single-analyte enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), a multiplexing xMAP assay, or an immunoassay with electrochemoluminescence detection. RESULTS: A total of 84 laboratories participated. Coefficients of variation (CVs) between laboratories were around 20% to 30%; within-run CVs, less than 5% to 10%; and longitudinal within-laboratory CVs, 5% to 19%. Interestingly, longitudinal within-laboratory CV differed between biomarkers at individual laboratories, suggesting that a component of it was assay dependent. Variability between kit lots and between laboratories both had a major influence on amyloid beta 1-42 measurements, but for total tau and phosphorylated tau, between-kit lot effects were much less than between-laboratory effects. Despite the measurement variability, the between-laboratory consistency in classification of samples (using prehoc-derived cutoffs for AD) was high (>90% in 15 of 18 samples for ELISA and in 12 of 18 samples for xMAP). CONCLUSIONS: The overall variability remains too high to allow assignment of universal biomarker cutoff values for a specific intended use. Each laboratory must ensure longitudinal stability in its measurements and use internally qualified cutoff levels. Further standardization of laboratory procedures and improvement of kit performance will likely increase the usefulness of CSF AD biomarkers for researchers and clinicians.

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)0,185
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1850,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,003
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations385
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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