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Enregistrement W4389736717 · doi:10.37819/hb.2.1758

Blood biomarkers in MCI conversion to Alzheimer’s disease: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389736717 sur OpenAlexaboutno aff
Haixia Li, Jintao Wang, Dong Yu, Jianping Li, Ru‐Jing Ren, Chunbo Li, Gang Wang

Notice bibliographique

RevueHuman Brain · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochrane LibraryMeta-analysisInternal medicineMedicineDiagnostic odds ratioOdds ratioRelative riskAlzheimer's diseaseBiomarkerOncologyDiseaseConfidence intervalChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The predictive effects of blood biomarkers (BBMs) in the progression of Alzheimer’s disease (AD) have been reported recently. However, controversies still exist. In the present study, we aim to identify the predictive performances of BBMs in the conversion from Mild cognitive impairment (MCI) to AD.
 Methods: PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science from inception to June 10, 2023 were searched. Predictive potentials were evaluated by pooling the ratio of means (ROMs), relative risks (RRs), and diagnostic indexes from MCI-converters (MCI-c: MCI patients who convert to AD) and MCI-non converters (MCI-nc) based on fixed-effects or random-effects. Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was applied for quality assessment.
 Results: A total of 44 studies with 9343 participants from 28 cohorts were included in the meta-analysis, whereas the other 45 articles were included in the qualitative review. The average score of 44 studies included in the meta-analysis was 7.125. In pooled ROMs, plasma Aβ42/Aβ40 was lower, whereas Aβ40, T-tau, P-tau 181, P-tau 217, NFL, and GFAP were higher in MCI-c than MCI-nc. In pooled RRs, P-tau (RR=2.50, 95%CI: 2.04-3.06) as a continuous variable, Aβ42/Aβ40 as a categorical variable (RR=1.28, 95%CI: 1.01-1.61) could predict future conversion risk of MCI patients. In diagnostic indexes, the diagnostic odds ratio (DOR) was 42 for P-tau 217 (sensitivity: 91%; specificity: 81%), 15 for P-tau 181 (sensitivity: 81%; specificity: 78%), 12.71 for GFAP (sensitivity: 71%; specificity: 86%), 6 for Aβ42/Aβ40 (sensitivity: 86%; specificity: 49%, and 6 for NFL (sensitivity: 80%; specificity: 61%).
 Conclusion: Here, our results indicated that blood biomarkers held promising potential in predicting MCI conversion. However, more prospective cohorts based on particular MCI types and high-sensitivity assays are warranted to validate the results next.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,120 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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