PET Amyloid and Tau Status Are Differently Affected by Patient Features
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amyloid-β (Aβ) plaques and tau neurofibrillary tangles are two neuropathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD), which both can be visualized in vivo using PET radiotracers, opening new opportunities to study disease mechanisms. OBJECTIVE: Our study investigated 11 non-PET factors in 5 categories (including demographic, clinical, genetic, MRI, and cerebrospinal fluid (CSF) features) possibly affecting PET amyloid and tau status to explore the relationships between amyloid and tau pathology, and whether these features had a different association with amyloid and tau status. METHODS: We included 372 nondemented elderly from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort. All underwent PET amyloid and tau analysis simultaneously, and were grouped into amyloid/tau quadrants based on previously established abnormality cut points. We examined the associations of above selected features with PET amyloid and tau status using a multivariable logistic regression model, then explored whether there was an obvious correlation between the significant features and PET amyloid or tau levels. RESULTS: Our results demonstrated that PET amyloid and tau status were differently affected by patient features, and CSF biomarker features provided most significant values associating PET findings. CSF Aβ42/40 was the most important factor affecting amyloid PET status, and negatively correlated with amyloid PET levels. CSF pTau could significantly influence both amyloid and tau PET status. Besides CSF pTau and Aβ42, APOEɛ4 allele status and Mini-Mental State Examination scores also could influence tau PET status, and significantly correlated with tau PET levels. CONCLUSION: Our results support that tau pathology possibly affected by Aβ-independent factors, implicating the importance of tau pathology in AD pathogenesis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».