Framework for disclosing AD biomarker results following cognitive assessment within a pragmatic, multi‐country implementation evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Blood‐based biomarker tests are critical tools with the potential to change pathways for dementia diagnosis and care. These tests are less invasive than PET scan or lumbar puncture, potentially more affordable, and thus more accessible across more care settings and in more countries. Utilization in primary care settings together with brief cognitive assessments provides a compelling use case that could transform diagnosis, assessment and care. A critical challenge to the widespread adoption of blood‐based biomarker testing is the issue of disclosure. To date, Alzheimer’s Disease and Related Dementias (ADRD) biomarker disclosure recommendations have primarily focused on disclosure in research and/or specialized‐care settings. Primary care clinicians are well situated to conduct biomarker testing, but they are likely to need training and support to develop confidence and capacity to communicate results. Method Review of literature findings involving biomarker disclosure and input from dementia researchers from six countries reflecting diverse health care systems informed development of a disclosure framework to support the inaugural project of the Davos Alzheimer’s Collaborative’s (DAC) Systems Preparedness (DAC‐SP) initiative. This project seeks to promote routine uptake of cognitive screening among people ≥ age 60 and, when cognitive impairment is identified, blood‐based biomarker testing. The biomarker testing is completed using a commercially available, CLIA‐certified test that measures the likelihood of amyloid pathology when cognitive impairment is identified. Result The framework recognizes that biomarker disclosure is part of a comprehensive patient evaluation that includes cognitive assessment and a broader discussion of the patient’s health and wellbeing. It divides disclosure into five phases: pre‐test education; consent for and administration of testing; disclosure of results and discussion of treatment plan; provision of educational materials; and follow up (Table 1). This general framework can be adapted for site‐specific factors such as health literacy, health systems operations, legal structures, and cultural relevance. Conclusion As part of a pragmatic multisite implementation evaluation of a screening and early detection program including high and middle income countries, the authors have developed a framework to guide biomarker disclosure to patients in primary care settings. This provisional framework represents an important first step towards clinical consensus building on biomarker disclosure.
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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 | 0,570 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».