Fluid biomarkers of white matter hyperintensities in cerebrovascular disease and neurodegeneration: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this systematic review is to evaluate the association between fluid biomarkers and white matter hyperintensities (WMH) in cerebrovascular disease and neurodegenerative disorders. While previous research has examined the etiology of WMH in specific diseases, we propose a comprehensive framework encompassing WMH of both vascular and non-vascular origin. INTRODUCTION: Although WMH have been mostly described in aging populations with cerebrovascular disease, extensive lesions also occur in non-vascular diseases. Such lesions are traditionally treated as a separate pathological entity from vascular ones, but recent work has challenged the appropriateness of that framework when probing WMH etiology. Comparing biomarkers associated with WMH across various pathologies may improve our understanding of their etiology. INCLUSION CRITERIA: The review will focus on cerebrovascular disease and neurodegenerative disorders and exclude infectious, metabolic, drug-induced, or radiation-induced white matter diseases. Original, peer-reviewed research on the relationship of WMH on magnetic resonance imaging with blood/cerebrospinal fluid biomarkers will be considered for inclusion. Postmortem studies will guide the selection of biomarkers of interest and the interpretation of our findings. Genomic markers will be excluded. METHODS: The review will be conducted in accordance with PRISMA and JBI guidelines. English articles of interest published between 2000 and 2020 will be identified in MEDLINE and Embase. Two reviewers will perform abstract and full-text screening, standardized data extraction, and quality assessments of the selected studies. The relationship between each biomarker and WMH burden will be meta-analyzed, if possible, with subgroup or meta-regression analyses to assess differences between diseases. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: PROSPERO CRD42020218298.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».