Cerebrospinal Fluid Biomarkers in Patients With Alcohol Use Disorder and Persistent Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of cognitive impairment is high among alcohol-dependent patients. Although the clinical presentation of alcohol-related cognitive disorder (ARCD) may resemble that of Alzheimer's disease (AD), the prognosis and treatment of the 2 diseases are different. Cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers (tau, phosphorylated tau, and amyloid β) have high diagnostic accuracy in AD and are currently being used to discriminate between psychiatric disorders and AD, but are not used to diagnose ARCD. The aim of this study was to characterize CSF biomarkers in a homogeneous, cognitively impaired alcohol-dependent population. METHODS: This single-center study was conducted in an addiction medicine department of a Parisian Hospital. We selected patients with documented persistent cognitive impairment whose MoCA (Montreal Cognitive Assessment) score was below 24/30 after at least 1 month of documented inpatient abstinence from alcohol. We measured the CSF biomarkers (tau, phosphorylated tau, and amyloid β 1-42 and 1-40) in 73 highly impaired alcohol-dependent patients (Alcohol Use Disorders Identification Test score over 11 for women and 12 for men) with. RESULTS: Patients' average age was 60 ± 9.1 years and 45 (61.6%) had a normal CSF profile, 8 (11.0%) had a typical CSF AD profile, and 20 (27.4%) had an intermediate CSF profile. CONCLUSIONS: This study revealed a high prevalence of AD in alcohol-dependent patients with persistent cognitive deficits and several anomalies in their CSF profiles. Thus, it is important to consider AD in the differential diagnosis of persistent cognitive deficits in patients with alcohol dependence and to use CSF biomarkers in addition to imaging and neuropsychological testing to evaluate alcohol-related cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».