Pediatric reference intervals for serum neurofilament light and glial fibrillary acidic protein using the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER) cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Blood biomarkers have the potential to transform diagnosis and prognosis for multiple neurological indications. Establishing normative data is a critical benchmark in the analytical validation process. Normative data are important in children as little is known about how brain development may impact potential biomarkers. The objective of this study is to generate pediatric reference intervals (RIs) for serum neurofilament light (NfL), an axonal marker, and glial fibrillary acidic protein (GFAP), an astrocytic marker. METHODS: Serum from healthy children and adolescents aged 1 to <19 years were obtained from the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER) cohort. Serum NfL (n=300) and GFAP (n=316) were quantified using Simoa technology, and discrete RI (2.5th and 97.5th percentiles) and continuous RI (5th and 95th percentiles) were generated. RESULTS: While there was no association with sex, there was a statistically significant (p<0.0001) negative association between age and serum NfL (Rho -0.400) and GFAP (Rho -0.749). Two statistically significant age partitions were generated for NfL: age 1 to <10 years (lower, upper limit; 3.13, 20.6 pg/mL) and 10 to <19 years (1.82, 7.44 pg/mL). For GFAP, three statistically significant age partitions were generated: age 1 to <3.5 years (80.4, 601 pg/mL); 3.5 to <11 years (50.7, 224 pg/mL); and 11 to <19 years (26.2, 119 pg/mL). CONCLUSIONS: Taken together with the literature on adults, NfL and GFAP display U-shaped curves with high levels in infants, decreasing levels during childhood, a plateau during adolescence and early adulthood and increasing levels in seniors. These normative data are expected to inform future pediatric studies on the importance of age on neurological blood biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».