Rate of β‐amyloid accumulation varies with baseline amyloid burden: Implications for anti‐amyloid drug trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This study examined a longitudinal trajectory of β‐amyloid (Aβ) accumulation at the predementia stage of Alzheimer's disease in the context of clinical trials. Methods Analyzed were baseline (BL) and 2 years' follow‐up 18F‐florbetapir positron emission tomography data of 246 Aβ‐positive subjects with normal cognition and mild cognitive impairment. We studied the relationship between annual accumulation rates of 18F‐florbetapir and BL standard uptake value ratios in whole gray matter (SUVRGM). Results Subjects with BL SUVRGM of 0.56 to 0.92 (n = 134) appeared to accumulate Aβ approximately 1.5 times faster than remaining subjects. In subjects with SUVRGM above 0.95, most regions with the highest annual accumulation rate were outside the established set of Alzheimer's disease typical regions. Conclusion There are global and regional variations in annual accumulation rate at the predementia stage of Alzheimer's disease. When taken into account, the sample size in anti‐amyloid trials can be substantially reduced. Critically, treated and placebo groups should be matched for BL SUVRGM.
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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 | 0,062 | 0,137 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».