MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4324376622 · doi:10.3389/fnagi.2023.1150510

Effect of renal function on the diagnostic performance of plasma biomarkers for Alzheimer’s disease

2023· article· en· W4324376622 sur OpenAlexfundno aff
Bin Zhang, Cheng Zhang, Yuye Wang, Leian Chen, Yanan Qiao, Yu Wang, Dantao Peng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésRenal functionBiomarkerReceiver operating characteristicMedicineCutoffInternal medicineKidney diseaseArea under the curveOncologyPathologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Several blood-based biomarkers are promising to be used in the diagnosis of Alzheimer’s disease (AD) including Aβ42/40, p-tau181, and neurofilament light (NfL). The kidney is associated with the clearance of proteins. It is crucial to evaluate the effect of renal function on the diagnostic performance of these biomarkers before clinical implementation, which is important for the establishment of reference ranges and the interpretation of results. Methods This study is a cross-sectional analysis based on ADNI cohort. Renal function was determined by the estimated glomerular filtration rate (eGFR). Plasma Aβ42/40 was measured by liquid chromatography–tandem mass spectrometry (LC–MS/MS). Plasma p-tau181 and NfL were analyzed by Single Molecule array (Simoa) technique. [18F] florbetapir-PET (Aβ-PET) was used as a reference standard to estimate the brain amyloid load. The cutoff of Aβ-PET positivity was defined as ≥1.11. Linear regression models were used to investigate the associations of continuous eGFR with each plasma biomarker separately. The diagnostic accuracies of plasma biomarkers for positive brain amyloid across different renal function groups were analyzed by Receiver operating characteristic (ROC) curve. Youden-Index was used to determine the cutoff levels. Results A total of 645 participants were included in this study. The levels and diagnostic performance of Aβ42/40 were not affected by renal function. eGFR was only found negatively associated with p-tau181 levels in Aβ-PET negetive sample ( β = −0.09, p = 0.039). eGFR was found negatively associated with NfL levels both in whole sample and Aβ-PET stratified groups ( β = −0.27, p < 0.001 in whole sample; β = −0.28, p = 0.004 in A − ; β = −0.27, p < 0.001 in A + ). The diagnostic accuracies of p-tau181 and NfL were not affected by renal function. But the cutoff values of p-tau181 and NfL changed in participants with mild to moderate eGFR decline compared to participants with normal eGFR. Conclusion Plasma Aβ42/40 was a robust biomarker for AD which was not affected by renal function. Plasma p-tau181 and NfL levels were affected by renal function, specific reference values of them should be considered in populations with different renal function stages.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations53
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Aging NeuroscienceMême sujetAlzheimer's disease research and treatmentsTravaux en français237 207