The diagnostic performance of neurofilament light chain in CSF and blood for Alzheimer's disease, frontotemporal dementia, and amyotrophic lateral sclerosis: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A systematic review and meta-analysis was performed regarding the diagnostic performance of neurofilament light chain (NfL) in CSF and blood. METHODS: A database search was conducted for NfL biomarker studies in the context of Alzheimer's disease (AD), frontotemporal dementia (FTD), and amyotrophic lateral sclerosis (ALS) compared with controls (i.e., cognitively unimpaired, mild cognitive impairment, or disease mimics). RESULTS: In groups with a sufficient number of studies, the performance of NfL in blood and CSF was similar. Compared with disease mimics, we observed that CSF NfL had strong discriminatory power for ALS, modest discriminatory power for FTD, and no discriminatory power for AD. NfL provided the greatest separation between ALS and cognitively unimpaired controls in both the blood and CSF, followed by FTD (CSF and blood), then AD (blood and CSF). DISCUSSION: Comparable performance of CSF and blood NfL in many groups demonstrates the promise of NfL as a noninvasive biomarker of neurodegeneration; however, its utility in clinically meaningful scenarios requires greater scrutiny. Toward clinical implementation, a more comprehensive understanding of NfL concentrations in disease subtypes with overlapping phenotypes and at defined stages of disease, and the development of a harmonization program, are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».