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Enregistrement W3043055103 · doi:10.1002/dad2.12069

The effect of lumbar puncture on the neurodegeneration biomarker neurofilament light in macaque monkeys

2020· article· en· W3043055103 sur OpenAlexafffund
Susan E. Boehnke, Emma Robertson, Brittney Armitage‐Brown, Robert G. Wither, Natalia M. Lyra e Silva, Andrew Winterborn, Ron Levy, Douglas J. Cook, Fernanda G. De Felice, Douglas P. Munoz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensProvidence Health CareKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation Brain Canada
Mots-clésQueen (butterfly)MacaqueResearch centreNeuroscienceArt historyHistoryMedicineGerontologyLibrary sciencePsychologyBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Neurofilament light (NFL) in cerebrospinal fluid (CSF) is elevated in neurodegenerative disease patients, and may track disease progression and treatment. Macaque monkeys are emerging as important translational models of neurodegeneration, and NFL may be a useful biomarker. METHODS: To determine the influence of a previous lumbar puncture (LP) on NFL, we collected CSF at multiple time points in macaque monkeys via LP or cisterna magna puncture. NFL, amyloid beta (Aβ40, Aβ42), and tau (tTau, pTau) in CSF were measured by standard enzyme-linked immunosorbent assay and multiplex. RESULTS: NFL was significantly elevated at 14 to 23 days after an LP (median increase: 162%). Aβ and tau biomarkers remained stable. NFL peaked and decayed over 1 to 2 months after LP. NFL was not elevated after cisterna magna puncture. DISCUSSION: Results suggest damage of the cauda equina during LP may increase NFL. Caution should be taken in interpreting NFL concentration in studies in which repeat LPs are performed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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