Plasma biomarkers as stand‐alone tests in the diagnosis of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several recent studies have provided evidence for high diagnostic performance of plasma biomarkers for AD, with Area Under the Curve values sometimes exceeding 90%. However, positive and negative predictive values are rarely reported yet are critical for interpreting individual‐level screening test results. Method We determined positive and negative predictive values of plasma biomarkers (p‐tau181, p‐tau217, p‐tau231, GFAP and NfL) for biological AD (A+T+, determined either with PET or CSF) in the TRIAD, WRAP, ALFA+, BIODEGMAR, ADNI and McGill memory clinic cohorts (total n = 2219). We also determined positive and negative predictive values for specific clinical scenarios: MCI and mild AD – two populations that may benefit from disease‐modifying therapies in AD. Prevalence estimates of biological AD in these groups were taken from the Mayo Clinic Study of Aging. Result P‐tau217 had the highest positive and negative predictive values of all biomarkers in all cohorts, with above 80% positive and negative predictive values. In individuals with MCI, an etiologically heterogeneous syndrome, plasma p‐tau217 had sufficiently high performance to rule out biological AD in differential diagnosis. In mild AD dementia, plasma p‐tau217 could rule in biological AD, but follow‐up with PET/CSF will likely be needed to confirm the absence of AD. Conclusion Plasma biomarkers have the potential to be used as stand‐alone diagnostic tools in specific clinical scenarios. In MCI, a negative plasma p‐tau217 could rule out AD as a cause of cognitive impairment, but a positive result should be followed up with PET/CSF. In mild AD dementia, a positive plasma p‐tau217 result can rule in biological AD, but a negative result should be followed up with PET/CSF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».