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Enregistrement W2782899121 · doi:10.1097/wad.0000000000000239

Evidence-based Interpretation of Amyloid-β PET Results

2018· article· en· W2782899121 sur OpenAlexaff
David Bergeron, Rik Ossenkoppele, Robert Laforce

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaAmyloid (mycology)Positron emission tomographyMedicinePathologyBiomarkerApolipoprotein EStandardized uptake valueAlzheimer's diseaseAmyloidosisDiseaseOncologyInternal medicinePsychologyBiologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Amyloid-β positron emission tomography (PET) allows for in vivo detection of fibrillar amyloid plaques, a pathologic hallmark of Alzheimer's disease (AD). However, amyloid-β PET interpretation is limited by the imperfect correlation between PET and autopsy, and the fact that it is positive in about 20% to 30% of cognitively normal individuals and non-AD dementias, especially when older or carrying the ε4 allele of apolipoprotein E (ApoE4). When facing a positive amyloid PET, clinicians have to evaluate the probability of a pathologic false positive as well as the probability of amyloid positivity being age-related, comorbid to a primary non-AD dementia (clinicopathologic false positive). These probabilities can be calculated to reach an evidence-based interpretation of amyloid-β. As literature review and calculations cannot be easily performed in the day-to-day clinic, we propose a clinician friendly, evidence-based Bayesian approach to the interpretation of amyloid-β PET results in the differential diagnosis of patients with cognitive impairment. METHODS: We defined AD as a clinicopathologic entity in which amyloid-β is the primary cause of cognitive impairment. We systematically reviewed the literature to estimate the sensitivity and specificity of amyloid-β PET against neuropathologic examination. We inferred rates of clinicopathologic false positivity (non-AD dementia with comorbid amyloid) based on age-dependent and ApoE-dependent prevalence of amyloid positivity in normal individuals and AD patients provided in large meta-analyses published by the Amyloid Biomarker Study Group. We calculated positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of amyloid-β PET, which are presented in a clinician-friendly table. RESULTS: PPV of PET is highest in young ApoE4- patients with high pre-PET probability of AD. In older ApoE4+ patients with low pre-PET probability of AD, positive amyloid-β PET scans must be interpreted with caution. A negative amyloid-β PET makes a diagnosis of AD unlikely except in old patients with high pre-PET probability of AD. CONCLUSION: This evidence-based approach might provide guidance to clinicians and nuclear medicine physicians to interpret amyloid-β PET results for early and differential diagnosis of patients with progressive cognitive impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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