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Enregistrement W4390199746 · doi:10.1002/alz.077578

Plasma biomarker and neuroimaging changes in a Chinese community aging cohort: The Greater‐Bay‐Area Healthy Aging Brain Study (GHABS)

2023· article· en· W4390199746 sur OpenAlexaboutno aff
Tengfei Guo, Mingkai Zhang, Dai Shi, Yuxia Li, Xuhui Chen, Ruiyue Zhao, Guoyu Lan, Yue Cai, Pan Sun, Anqi Li, Yalin Zhu, Lin Liu, Lizhi Guo, Yajing Zhou, Zhen Liu, Kun Sun, Xinlu Wang, Linsen Xu, Qingyong Wang, Ying Han

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCognitive declineBiomarkerDementiaMontreal Cognitive AssessmentStandardized uptake valueOncologyCohortConfidence intervalAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNeurodegenerationHazard ratioAging brainDiseasePositron emission tomographyNuclear medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To investigate the alternations of β‐amyloid (Aβ), tau, neurodegeneration, and cognition in different stages of Alzheimer’s disease (AD) in the Chinese community aging population is important for early diagnosis and intervention of AD in China. Method We recruited 422 Greater‐Bay‐Area Healthy Aging Brain Study (GHABS) participants from the community and completed cognitive assessments, including 100 cognitively unimpaired (CU), 189 subjective cognitive decline (SCD), 82 mild cognitive impairment (MCI) and 51 AD dementia individuals. Among them, 343 individuals had plasma Aβ42/Aβ40, p‐Tau181, neurofilament light (NfL), and glial fibrillary acidic protein (GFAP) data measured by the Simoa platform. Furthermore, 159 and 96 individuals had concurrent MRI and 18F‐D3‐FSP Aβ PET scans, respectively. Generalized linear models were used to compare plasma biomarkers, AD typical cortical FSP Aβ standard uptake value ratio (SUVR), residual hippocampal volume (rHCV), and cognitive scores between different clinical and A/T (A: plasma Aβ42/Aβ40, T: plasma p‐Tau181) groups, controlling for age and sex. Multiple comparison corrections were conducted (Benjamini‐Hochberg, p<0.05). The association of plasma Aβ42/Aβ40 and p‐Tau181 with plasma NfL, GFAP, Aβ PET, rHCV, MoCa, and SCD‐Q were also investigated, including age, sex, and diagnosis as the covariates. Result SCD individuals had higher plasma p‐Tau181 (standardized β (βstd) = 0.251[95% confidence interval (ci): 0.031, 0.472], p = 0.038) and GFAP (βstd = 0.259[95% ci: 0.035, 0.483], p = 0.023) than the CU individuals (Figure 1). Compared to the A‐/T‐ group, A+/T+ individuals had more (p<0.001) abnormal changes in all the plasma biomarkers, Aβ PET, rHCV, and MoCa, and A‐/T+ individuals had more hippocampal atrophy (p = 0.012) and marginal higher plasma NfL (p = 0.074) (Figure 2). Continuously, lower plasma Aβ42/Aβ40 was only related to higher plasma GFAP (p<0.001), whereas plasma p‐Tau181showed significant association with plasma NfL (p<0.001), plasma GFAP (p = 0.026), Aβ PET (p = 0.028), and MoCA (p = 0.023) (Figure 3). Conclusion This study summarizes the characteristics of plasma biomarkers and brain imaging of AD and provides novel insights into the alternations of Aβ, tau, neurodegeneration, neuroinflammation, and cognition in different stages of AD in Southern China’s aging population. These findings are critical for using plasma biomarkers and neuroimaging to detect early AD changes in China.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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
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