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Enregistrement W4385791608 · doi:10.1136/ebm-2023-pod.28

28 A perfect storm: expanded disease definitions in alzheimer’s disease and the new era of disease-modifying drugs in mild cognitive impairment

2023· article· en· W4385791608 sur OpenAlexaffabout
Su Jin Yim, Davis MacLean, Eddy Lang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemantineDementiaMedicineDiseaseCognitive declineCognitive impairmentAnticipation (artificial intelligence)Alzheimer's diseaseIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Since the 2011 guidelines were published by the National Institute on Aging and Alzheimer’s Association (NIA-AA), two new categories have been added to the definition of Alzheimer’s Disease (AD), namely pre-symptomatic or pre-dementia and mildly symptomatic or Mild Cognitive Impairment (MCI). In addition, a new diagnostic method using biomarkers has been proposed. These changes in turn have been followed by a new era of disease-modifying treatment. The US Food and Drugs Administration (FDA) published new guidelines in 2018 for developing drugs in early AD which created yet another staging system that mirrors the NIA-AA’s overdefinition. These developments contrast with the recommendations from the Preventive Health Task Forces where in the US, there is insufficient evidence to recommend cognitive impairment screening. In Canada, early screening is not recommended. The new disease-modifying drugs in AD act on the pathophysiology targeting the clearance of amyloid β. There was great anticipation as the last drug approved for dementia was Memantine in 2003. The first disease-modifying drug in AD, Aducanumab, was approved by the FDA in June 2021, followed by Lecanemab in January 2023. These approvals were based on reduction of amyloid β plaques with an indication in MCI and early AD. The significance of these new drugs is their indication in MCI. While the previous drugs provide only symptomatic treatment for dementia, the focus has now shifted to treating the biomarkers earlier in AD, in the pre-dementia stages. Objectives To critically appraise the current disease-modifying drug trials in AD for (i) potential benefits and harms and (ii) risk of overtreatment in MCI. Methods Original trials of Aducanumab (ENGAGE and EMERGE) and Lecanemab (Clarity AD) will be reviewed in terms of the study population, primary endpoints, and adverse events. Results The participants consisted mostly of patients with MCI (Aducanumab ~81% and Lecanemab ~62%), which was also reflected in the mean baseline MMSE scores of 25.5-26.4. The primary endpoint was a change in the score for Clinical Dementia Rating Sum of Boxes (CDR-SB). The ENGAGE trial showed no difference, and the results in EMERGE and Clarity AD were statistically significant but did not meet the cut-off for Minimal Clinically Important Difference (MCID). The recommended MCID with CDR-SB is a change of 1 to 2 points. EMERGE showed a difference of 0.26 points and 0.39 points in the low and high dose groups, respectively. Clarity AD showed a difference of 0.45 points. Among adverse events, the most concerning were Amyloid-Related Imaging Abnormalities called ARIA-E for Edema/Effusion or ARIA-H for cerebral hemorrhages and superficial siderosis. For Aducanumab, approximately 35% of participants experienced ARIA-E or ARIA-H. For Lecanemab, 12.6-17.3% experienced ARIA-E or ARIA-H. Conclusion Early screening of AD in pre-dementia stages risk setting patients up for failure when current disease-modifying drugs for MCI do not improve clinical outcomes but in fact cause significant adverse events. There is a risk of overtreatment in the pre-dementia stages, especially when drug approvals are based on surrogate biomarkers that are yet to be proven conclusively.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0090,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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