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Enregistrement W4311999505 · doi:10.1002/alz.064818

Biomarkers and neuropathology in posterior cortical atrophy: an international, multi‐site study

2022· article· en· W4311999505 sur OpenAlexaff
Marianne Chapleau, Renaud La Joie, Nidhi S. Mundada, Giorgio Fumagalli, Maïté Formaglio, Lea T. Grinberg, Gabrielle Hromas, Kensaku Kasuga, Mégane Lacombe‐Thibault, Netta Levin, Albert Lladó, Carolin Miklitz, Daniela Perani, Federico J. Rodriguez-Porcel, William W. Seeley, Salvatore Spina, Babak Tousi, Rik Vandenberghe, Jamie M. Walker, Liyong Wu, Keir Yong, Victoria S. Pelak, Rik Ossenkoppele, Gil D. Rabinovici

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyPosterior cortical atrophyMedicineAtrophyBiomarkerNeuroimagingInternal medicinePathologyOncologyImaging biomarkerCohortDiseaseMagnetic resonance imagingDementiaPsychiatryRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Posterior cortical atrophy (PCA) is a clinically defined syndrome characterized by impairment in higher‐order visual processing. The underlying pathology in PCA is most commonly Alzheimer’s disease (AD), but large‐scale biomarker and neuropathological studies are lacking. In this ongoing project we aim to describe demographic, clinical, biomarker and neuropathological correlates of PCA in a large‐scale international cohort. Method We contacted 55 research centers conducting PCA research identified in a literature review (n=1353 papers) as well as additional sites recruited through the ISTAART Atypical AD Professional Interest Group (n=7 sites) requesting deidentified, single‐subject data from PCA patients (published and unpublished). Inclusion criteria were: 1. clinical diagnosis of PCA, 2. availability of AD biomarkers (PET or CSF) or 3. availability of autopsy diagnosis. Single‐subject demographic, clinical, fluid, neuroimaging and neuropathological data were collected. Result As of January 2022, we have collected individual patient data from 390 participants evaluated at 14 sites in 10 countries (Table 1). In the preliminary sample, mean age at symptom onset was 63.1 ± 8.8 years, 62.3% of participants were female, and 78.3% presented with a “PCA‐pure” clinical syndrome by Crutch 2017 diagnostic criteria. APOE4 genotype was present in 45.6% (n=125). Preliminary results show that 82.9% (n=270) display predominant MRI atrophy and 91.9% (n=185) predominant FDG hypometabolism in posterior cortical regions. CSF amyloid markers were positive in 80.2% participants (n=187), while CSF phosphorylated tau markers were positive in 61.4% (n=184). Amyloid PET was positive in 85.2% (n=129) while tau PET was only available in 65 patients (positive in all, and all were amyloid positive). At autopsy (n=36, data from 4 centers), high AD neuropathologic changes were found in all but one patient, who had primary frontotemporal lobar degeneration with TDP‐43 type A pathology. Lewy bodies, argyrophilic grains and cerebral amyloid angiopathy were common co‐pathologies (Figure 1). Conclusion In a large international cohort, PCA is strongly associated with positive AD biomarkers and neuropathology. Data collection is ongoing, and we further aim to identify clinical features associated with non‐AD underlying causes of PCA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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