Prediction of future Alzheimer’s disease dementia using plasma phospho-tau combined with other accessible measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A combination of plasma phospho-tau (P-tau) and other accessible biomarkers may provide accurate prediction about the risk of developing Alzheimer’s disease (AD) dementia. We examined this in patients with subjective cognitive decline (SCD) and mild cognitive impairment (MCI) who were consecutively recruited in the BioFINDER study (n=340). The results were validated in SCD/MCI participants in the ADNI study (n=543). Plasma P-tau, plasma Aβ42/Aβ40, plasma neurofilament light, APOE genotype, brief cognitive tests and MRI (cortical thickness in AD-specific regions) were examined as predictors of progression to AD dementia primarily within 4 years. The accuracy was determined using the area under the ROC curve (AUC) from logistic regression models. Within 4 years, plasma P-tau217 predicted AD dementia accurately (AUC 0.83) in BioFINDER. A model of plasma P-tau217, memory, executive function, and APOE had higher accuracy (AUC 0.91, p<0.001). In ADNI, this model produced a similar AUC (0.90) using plasma P-tau181 instead of P-tau217. A cross-validated version of this model was implemented online for prediction of the individual probability of progressing to AD dementia. Within 2 and 6 years, parsimonious models performed similar in both cohorts (AUCs 0.90-0.91). Using cerebrospinal fluid P-tau, Aβ42/Aβ40 and neurofilament light instead of plasma biomarkers did not improve the accuracy. The clinical prediction by memory clinic physicians had significantly lower accuracy than all models (4-year AUC 0.71). In summary, plasma P-tau in combination with brief cognitive tests and APOE genotyping may greatly improve the diagnostic prediction of AD dementia and facilitate recruitment for AD trials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».