Clinical Correlates of the PET-based Braak Staging Framework in Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
In vivo Alzheimer's disease diagnosis and staging is traditionally based on clinical features. However, the agreement between clinical and pathological Alzheimer's disease diagnosis, whose diagnosis assessment includes amyloid and Braak histopathological tau staging, is not completely convergent. The development of positron emission tomography (PET) tracers targeting neurofibrillary tangles offers prospects for advancing the staging of Alzheimer's disease from both biological and clinical perspectives. Recent advances in radiochemistry made it possible to apply the postmortem Braak staging framework to tau-PET images obtained in vivo. Here, our aim is to provide a narrative review of the current literature on the relationship between Alzheimer's disease clinical features and the PET-based Braak staging framework. Overall, the available studies support the stepwise increase in disease severity following the advance of PET-based Braak stages, with later stages being associated with worse cognitive and clinical symptoms. In line with this, there is a trend for unimpaired cognition, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease dementia to be compatible with early, intermediate, and late patterns of tau deposition based on PET-based Braak stages. Moreover, neuropsychiatric symptom severity seems to be linked to the extent of tau-PET signal across Braak areas. In sum, this framework seems to correspond well with the clinical progression of Alzheimer's disease, which is an indication of its potential utility in research and clinical practice, especially for detecting preclinical tau levels in individuals without symptoms. However, further research is needed to improve the generalizability of these findings and to better understand the applications of this staging framework.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».