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Enregistrement W2766706150 · doi:10.1016/j.jalz.2017.06.907

[P2–255]: SALIVARY AMYLOID‐BETA PROTEIN LEVELS CAN DIAGNOSE ALZHEIMER DISEASE AND PREDICT ITS FUTURE ONSET

2017· article· en· W2766706150 sur OpenAlexaff
Marwan N. Sabbagh, Jiong Shi, Lisa Arnold, Patrick L. McGeer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalivaMedicineGastroenterologyInternal medicineAlzheimer's diseaseDiseaseAmyloid (mycology)Amyloid betaImmunologyPathologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral diagnostics for AD continue to be in development. Biomarkers derived from plasma, serum and urine have been explored. Saliva is appealing as it is relatively easy to acquire and is non-invasive. The test measures salivary levels of amyloid beta-protein terminating at position 42 (Abeta42). It was found to be produced in all organs tested, thus establishing the generality of its production. Saliva levels were first stabilized by adding thioflavin S as an anti-aggregation agent and sodium azide as an anti-bacterial agent. We quantitated the Abeta42 in a series of samples with ELISA type tests. Seven AD subjects (4M, 3F, mean age79.57+/-6.13, mean MMSE19.29+/-3.54) and four NC subjects (1M, 3F, mean age 55.25+/-8.66, mean MMSE 29+/-1.41) were enrolled and provided samples. AD subjects were significantly older and more impaired on the MMSE compared to NC. The saliva Ab42 levels were significantly higher in AD than in NC (53.95+/-7.41 vs 20.63+/-0.72, p<0001). We report results of a simple, non-invasive test to potentially be used as an adjunct to diagnose Alzheimer's disease (AD). We will report a larger sample size. Future studies will assess the accuracy of the test in MCI and PD and other conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,274 · 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
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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