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Enregistrement W4312086800 · doi:10.1002/alz.066569

Reducing misdiagnosis of Alzheimer’s Disease pathology utilizing CSF and amyloid PET

2022· article· en· W4312086800 sur OpenAlexaboutno aff
Rianne N Esquivel, F. Simone, Natalya Benina, Sara Gannon, Nathalie Le Bastard, Amanda Calabro, Manu Vandijck, Jessica Latham, Diana Dickson, Rachel R. Radwan

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmyloid (mycology)PathologyCognitive impairmentDementiaDiseaseMontreal Cognitive AssessmentInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Utilizing cognitive tests alone, including the Mini‐Mental State Examination (MMSE) or the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), cannot detect the presence of amyloid plaques and tangles in Alzheimer’s disease (AD). While in late stages of AD clinical diagnosis relying primarily on cognitive testing is correct 70‐90% of the time, in MCI accuracy is reduced to 50‐60%. Although autopsy is the gold standard for AD diagnosis, amyloid PET imaging and more recently the Lumipulse Gβ‐Amyloid Ratio (Aβ1‐42/Aβ1‐40) are validated to determine amyloid pathology. With the upcoming availability of disease modifying therapies targeting amyloid in MCI and early AD, and anti‐tau drugs in the pipeline, it is necessary to have true measures of AD pathology for a clinical evaluation early in the disease process. Here we examine the performance of cognitive testing alone for identification of amyloid positivity in MCI patients from the ADNI study when compared to amyloid PET and CSF testing. Method A subset of 170 CSF samples from the ADNI biobank (all MCI; ≥ 50 years old; amyloid PET negative (n=74) or amyloid PET positive (n=96)) was used to examine correlation of PET, CSF and MMSE/MoCA scores. Amyloid PET images were derived from an FDA approved tracer (Florbetapir F18) and method. CSF Aβ1‐42 and Aβ1‐40 were measured using the LUMIPULSE G1200 (Fujirebio). Result At a set cutoff of 0.058, Aβ1‐42/Aβ1‐40 demonstrated a PPA and NPA of 85.9% and 93.5% respectively for identifying amyloid PET status in individuals suffering from cognitive complaints. When examining the Aβ1‐42/Aβ1‐40 ratio of the MCI patients compared to amyloid PET in ADNI, Aβ1‐42/Aβ1‐40 achieved an AUC of 0.90. Alternatively, the MMSE score and MOCA score had AUCs with amyloid PET of 0.61 and 0.63 respectively and exhibited poor correlation with CSF. Conclusion CSF measurements or amyloid PET provide greater accuracy in determining amyloid status than cognitive screening tests. MMSE or MoCA as standalone tests give low confidence in a correct pathological diagnosis for MCI patients. Moving forward it will be important to consider PET or CSF results to determine underlying pathology in patients with MCI to ensure proper treatments and avoid unwanted side effects.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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