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Enregistrement W4390192976 · doi:10.1002/alz.079161

Blood‐based biomarkers for predicting treatment response in the Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 randomized clinical trial

2023· article· en· W4390192976 sur OpenAlexaff
Shankar Tumati, Danielle Soares Rocha Vieira, Kritleen K. Bawa, Ana C. Andreazza, Jacobo Mintzer, Roberta W. Scherer, Paul B. Rosenberg, Christopher H. van Dyck, Prasad R. Padala, Olga Brawman‐Mintzer, Anton P. Porsteinsson, Alan J. Lerner, Suzanne Craft, Allan I. Levey, W. J. Burke, Jamie Perin, David Shade, Nathan Herrmann, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyPlaceboInternal medicineMedicineMethylphenidateBiomarkerRandomized controlled trialConfidence intervalPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderPsychiatryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 (ADMET 2) found that methylphenidate (MPH) was modestly efficacious is treating apathy in Alzheimer’s disease (AD) with 66% response (> = 4 point decrease on Neuropsychiatric Inventory – apathy (NPI‐A). Here, we evaluated if blood‐based biomarkers potentially associated with treatment‐limiting neuronal damage predicted the probability of treatment response. Method ADMET 2 participants with baseline and endpoint (6 month) NPI‐A and baseline concentrations of (i) neuronal damage: neurofilament light (NFL) and S‐100B, (ii) inflammation: interleukin (IL)‐6, IL‐10, Tumor Necrosis Factor‐alpha (TNFα), and (iii) oxidative stress: lipid hydroperoxide (LPH), 4‐hydroxynonenal (4‐HNE), 8‐isoprostane (8‐ISO) were included. Biomarkers were normalized by log transformation and pareto scaling. Univariate models examined whether each biomarker interacted with the treatment condition to predict a change of at least 2 points on the NPI‐A. Next, biomarkers with significant associations were included in a multivariate logistical regression model that was used to predict treatment response to MPH and placebo. The index score (difference between response probabilities for MPH and placebo) of each participant indicated their favourability for MPH treatment. Participants were grouped into quartiles by their index score with confidence intervals estimated using non‐parametric bootstrapping. Result Forty‐nine participants (placebo = 26, MPH = 23, age = 75.4 years (standard deviation [SD] = 7.6), 57% males, Mini Mental State Examination = 19.7 [SD = 4.6]) were included. MPH was more efficacious than placebo in those with higher baseline NFL (‐5.8, t = ‐3.1, p = 0.003), and less efficacious in those with higher LPH (2.0, t = 1.48, p = 0.15). Apathy worsened in participants with high TNFα (2.71, t = 1.94, p = 0.06) in both MPH and placebo groups. Participants in the top quartile of the biomarker index score (66.7% on MPH) were more likely to respond to MPH than placebo (index score = 0.58, 95%CI: 0.48, 0.69). Conclusion Individuals with greater neuronal injury were more likely to respond to MPH, suggesting that MPH supplementation provides more benefit when neuronal injury is more severe. Combining blood biomarkers yielded a prediction score where participants with high NFL and low LPH levels were more likely to respond to MPH. This approach utilizes biomarkers to address heterogeneity in treatment response to MPH.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeEssai randomisé
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'admission1
Résumé présentoui

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