FDG-PET as an independent biomarker for Alzheimer’s biological diagnosis: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography (FDG-PET) brain metabolism was recognized as a biomarker of neurodegeneration in the recently proposed ATN framework for Alzheimer's disease (AD) biological definition. However, accumulating evidence suggested it is an independent biomarker, which is denoted as "F" in the very study. METHODS: A total of 551 A+T+ individuals from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database were recruited and then further divided into four groups based on the biomarker positivity as 132 A+T+N-F-, 102 A+T+N-F+, 113 A+T+N+F-, and 204 A+T+N+F+. Frequency distributions of the groups were compared, as well as the clinical progression [measured by the longitudinal changes in cognition and brain structure, and mild cognitive impairment (MCI) to AD dementia conversion] between every pair of F+ and F- groups. RESULTS: The prevalence of A+T+N+F+ profile was 66.24% in clinically diagnosed AD dementia patients; similarly, the majority of individuals with reduced FDG-PET were AD dementia subjects. Among the 551 individuals that included, 537 had at least one follow-up (varied from 1 to 8 years). Individuals in F+ groups performed worse and dropped faster in Mini-Mental State Examination scale and had faster shrinking middle temporal lobe than those in F- groups (all p < 0.05). Moreover, in MCI patients, reduced FDG-PET exerted 2.47 to 4.08-fold risk of AD dementia progression compared with those without significantly impaired FDG-PET (both p < 0.001). CONCLUSIONS: Based on the analyses, separating FDG-PET from "N" biomarker to build the ATN(F) system is necessary and well-founded. The analysis from this study could be a complement to the original ATN framework for AD's biological definition.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».