The Validation of Multifactor Model of Plasma Aβ42 and Total-Tau in Combination With MoCA for Diagnosing Probable Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) has an insidious onset and heterogeneous clinical symptoms. The well-accepted biomarkers for clinical diagnosis of AD includes β-amyloid (Aβ) deposition and pathologic tau level within cerebral spinal fluid (CSF) and imaging AD pathology like positive emission tomography (PET) imaging of the amyloid-binding agent Pittsburgh compound B (PET-PiB). However, the high expense and invasive nature of these methods highly limit their wide usage in clinic practice. Therefore, it is imperious to develop less expensive and invasive methods, and plasma biomarkers are the premium targets. In the current study, we utilized a single-blind comparison method, all the probable AD cases met the core clinical NIA-AA criteria, and validated by PET-PiB. We used ultra-sensitive immunomagnetic reduction (IMR) assays to measure plasma Aβ42 and total-tau (t-tau) levels, in combination with different variables including Aβ42 × t-tau value, Montreal Cognitive Scale (MoCA), and mini-mental state examination (MMSE). We used logistic regression to analyze the effect of all these variables in the algorism. Our results showed that (1) plasma Aβ42 and t-tau are efficient biomarkers for AD diagnosis using IMR platform, while Aβ42 × t-tau value is more efficient for discriminating control and AD; (2) in the control group，Aβ42 level and age demonstrated strong negative correlation; Aβ42 × t-tau value and age demonstrated significant negative correlation; (3) in the AD group, t-tau level and MMSE score demonstrated strong negative correlation; (4) using the model that Aβ42, Aβ42 × t-tau, and MoCA as the variable to generate ROC curve, cut-off value = 0.48, sensitivity = 0.973, specificity = 0.982, AUC = 0.986, offered better categorical efficacy, sensitivity, specificity, and AUC. The multi-factor model of plasma Aβ42 and t-tau in combine with MoCA can be a viable model separate health and AD subjects in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».