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Enregistrement W4367335589 · doi:10.14283/jpad.2023.54

Neuroinflammation Biomarkers in the AT(N) Framework Across the Alzheimer's Disease Continuum

2023· article· en· W4367335589 sur OpenAlexfundno aff
A. Bieger, Adriano Pereira Rocha, B Bellaver, Luiza Santos Machado, L Da Ros, W V Borelli, Joseph Therriault Therriault, A.C. Macedo, T A Pascoal, Serge Gauthier, P. Rosa-Neto, E R Zimmer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Prevention of Alzheimer s Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroinflammationContext (archaeology)MicrogliaNeuroscienceDiseaseMedicineAlzheimer's diseaseAmyloid betaBiomarkerInflammationPsychologyBiologyImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past years, neuroinflammation has been widely investigated in Alzheimer's disease (AD). Evidence from animal, in vivo and post-mortem studies has shown that inflammatory changes are a common feature of the disease, apparently happening in response to amyloid-beta and tau accumulation. Progress in imaging and fluid biomarkers now allows for identifying surrogate markers of neuroinflammation in living individuals, which may offer unprecedented opportunities to better understand AD pathogenesis and progression. In this context, inflammatory mediators and glial proteins (mainly derived from microglial cells and astrocytes) seem to be the most promising biomarkers. Here, we discuss the biological basis of neuroinflammation in AD, revise the proposed neuroinflammation biomarkers, describe what we have learned from anti-inflammatory drug trials, and critically discuss the potential addition of these biomarkers in the AT(N) framework.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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