Conflicting cerebrospinal fluid biomarkers and progression to dementia due to Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background According to new diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease (AD), biomarkers enable estimation of the individual likelihood of underlying AD pathophysiology and the associated risk of progression to AD dementia for patients with mild cognitive impairment (MCI). Nonetheless, how conflicting biomarker constellations affect the progression risk is still elusive. The present study explored the impact of different cerebrospinal fluid (CSF) biomarker constellations on the progression risk of MCI patients. Methods A multicentre cohort of 469 patients with MCI and available CSF biomarker results and clinical follow-up data was considered. Biomarker values were categorized as positive for AD, negative or borderline. Progression risk differences between patients with different constellations of total Tau (t-Tau), phosphorylated Tau at threonine 181 (p-Tau) and amyloid-beta 1–42 (Aβ42) were studied. Group comparison analyses and Cox regression models were employed. Results Patients with all biomarkers positive for AD (N = 145) had the highest hazard for progression to dementia due to AD, whilst patients with no positive biomarkers (N = 111) had the lowest. The risk of patients with only abnormal p-Tau and/or t-Tau (N = 49) or with positive Aβ42 in combination with positive t-Tau or p-Tau (N = 119) is significantly lower than that of patients with all biomarkers positive. Conclusions The risk of progression to dementia due to AD differs between patients with different CSF biomarker constellations.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».