Are infections the missing elements in predicting Alzheimer’s disease?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) begins many years before its clinical expression. Therefore, an important goal is accurate long‐term prediction, especially for prevention trials and when evaluating the impacts of early intervention. Yet, current efforts still fall short, which is indicative of missing information in the modelling. Recently, the Epstein‐Barr virus has been shown to trigger the development of multiple sclerosis, years after infection. Similarly, some studies have reported odds ratios for AD that were almost as high as age for some chronic infections, such as those caused by either the herpes simplex virus or cytomegalovirus. We aim to review the literature on prediction models to examine whether infection load has been sufficiently studied as an early biomarker of AD. Method We used the same strategy employed in previous reviews by Stephen et al. (2010), Tang et al. (2015), and Hou et al. (2018) to perform a systematic review of the literature published between January 2018 to May 2021 for the prediction of AD in cognitively intact individuals from the general population. We examined the type of model and input data as well as the performance of the prediction models in the selected articles with a particular focus on infection load. Result Our initial search yielded 18,915 articles. Artificial intelligence was found to be the most widely used technique for prediction model computation. Most models included chronological age, and long‐term prediction accuracy was mainly determined by this parameter. Of note, models with a measure of amyloid beta misfolding were highly predictive of the progression to AD. Only one model included data exploring the contribution of infection. Conclusion Long‐term prediction models for AD in the general population of cognitively intact older adults were mostly driven by age. Despite the growing literature associating specific infectious agents with the pathophysiological development of AD, only one model used infection load as a parameter to predict AD. The potential of serological infection status as a parameter to improve prediction models in the general population must therefore be further explored.
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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 | 0,019 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».