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Enregistrement W4312088297 · doi:10.1002/alz.059716

Plasma biomarkers combined with UPDRS and MoCA for differential assessments of amnestic cognitive impairment (aMCI), Parkinson’s disease (PD+PDD) and dementia with Lewy body (DLB): A pilot study

2022· article· en· W4312088297 sur OpenAlexaboutno aff
Marwan N. Sabbagh, Lih‐Fen Lue, Boris Decourt, Holly A. Shill

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGinkgo biloba and Cashew Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentBiomarkerDementiaParkinson's diseaseDementia with Lewy bodiesInternal medicineCognitive impairmentMedicinePsychologyOncologyDiseaseChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There would be tremendous value for having biomarker panels as screening tools for the assessment of AD and PD pathologies. Technologies that increase the sensitivity and accuracy of the measurement of plasma Aβ42, total Tau (t‐Tau), phosphorylated Tau (P‐tau),) have emerged and there is interest in testing plasm alpha synuclein (α‐syn). The specific aim of the present study was to assess the accuracy of plasma Aβ42, total Tau (t‐Tau), and α‐syn combined with clinical measures in identifying mild cognitive impaired (MCI), PD/PDD, and DLB cases. Methods The total sample size was 77 subjects including 37 NC, 16 MCI [NIA‐AA Criteria, Alberts 2011], 12PD/PDD [Hughes criteria] and 12 DLB [McKeith criteria]. NC subjects reported no demonstrable cognitive complaints, were intact functionally and cognitively.. The variables included age, education, MOCA, UPDRS, and H‐Y stage. Plasma biomarkers were assayed by ImmunoMagnetic Reduction (IMR) technology (MagQu, Inc). Results MOCA scores were lower in the aMCI and DLB groups. The UPDRS and H‐Y stage scores were significantly higher in the PD and DLB groups. The sensitivities using biomarkers (abeta42xT‐Tau) or MoCA individually to discriminate aMCI from NC are 0.625 to 0.92, respectively. The combination of biomarker and MoCA shows the 0.929 for the sensitivity. As to the specificity, individual biomarker or MoCA shows 0.778, whereas the combination of biomarker and MoCA shows 0.833. .When clinical measures were combined with biomarker values (UPDRS w/alpha‐syn; DLB status could be differentiated from PD/PDD with a sensitivity 0.955, Specificity 0 980, The combination of p‐tau181 with UPDRS had a sensitivity of 0.833 and specificity of 0.833 which was better than the sensitivity and specificity of the individual measures. Conclusions Investigations on the discrimination of DLB vs. PDD are rare. In this pilot study, we show that IMR assays of plasma α‐Syn, P‐tau 181, and Aβ42 x t‐tau in combination with clinical measures (UPDRS and MOCA), could differentiate PD/PDD from DLB, as well as NC from aMCI. Thus, our data suggest clinical utility of these novel biomarker modalities and panels. Differentiating DLB from PDD could be consequential in clinical characterization. Future studies will aim to replicate our findings on larger group sizes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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