MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390194867 · doi:10.1002/alz.072378

Fluid Biomarkers of Neurodegeneration in Mild Cognitive Impairment: A Meta‐Analysis

2023· article· en· W4390194867 sur OpenAlexaff
Amish Gaur, Luc Rivet, Ethan Mah, Kritleen K. Bawa, Damien Gallagher, Nathan Herrmann, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationInternal medicineMedicineCerebrospinal fluidNeuropathologyMeta-analysisBiomarkerEnolaseGastroenterologyPathologyOncologyDiseaseBiologyImmunohistochemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mild cognitive impairment (MCI) is a well‐established prodromal stage of Alzheimer’s disease and is often accompanied by early signs of neurodegeneration (e.g., neuronal loss) that may influence subsequent prognosis. To facilitate a better characterization of the underlying neuropathology, a thorough investigation of proteins associated with neurodegenerative processes in MCI is needed. Thus, the present study systematically assessed the available literature to quantitatively evaluate cerebrospinal fluid (CSF) and peripheral blood concentrations of biomarkers related to neurodegeneration in individuals with MCI compared to healthy controls (HCs). Method Original peer‐reviewed articles that assessed the following CSF and/or peripheral biomarkers: neurofilament light chain (NFL), total‐tau (T‐tau), glial fibrillary acidic protein (GFAP), heart‐type fatty acid binding protein (HFABP), neuron‐specific enolase (NSE), and S100 calcium‐binding protein B (S100B) in both MCI and HCs were included for meta‐analysis. Standardized mean differences (SMDs) and 95% confidence intervals were calculated using a random‐effects model. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic. Result A total of 109 study cohorts were included in the meta‐analysis. In CSF, concentrations of NFL (MCI n = 2771, HC n = 4263, SMD [95% CI] = 0.69 [0.56, 0.83], p < 0.001), GFAP (MCI n = 513, HC n = 1620, SMD [95% CI] = 0.41 [0.08, 0.74], p = 0.02), and HFABP (MCI n = 363, HC n = 245, SMD [95% CI] = 0.57 [0.23, 0.55], p < 0.001) were elevated in MCI. In peripheral blood, concentrations of NFL (MCI n = 6520, HC n = 9439, SMD [95% CI] = 0.41 [0.32, 0.49], p < 0.001), T‐tau (MCI n = 4463, HC n = 5921, SMD [95% CI] = 0.19 [0.09, 0.29], p < 0.001), and GFAP (MCI n = 1758, HC n = 3179, SMD [95% CI] = 0.39 [0.23, 0.55], p < 0.001) were increased in MCI. Significant heterogeneity was identified for all comparisons and was explored through meta regression and subgroup analysis. Conclusion The present study identified several fluid biomarkers of neurodegeneration in MCI. Importantly, elevated biomarker levels can be detected in both CSF and less‐invasively through peripheral blood. Future studies should focus on assessing the clinical utility of monitoring these biomarkers as they may provide further insight into neuronal and astroglial pathology occurring in the early stages of cognitive decline.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,052
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeMéta-analyse
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

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujetS100 Proteins and AnnexinsTravaux en français237 207