Clinical Accuracy of Serum Neurofilament Light to Differentiate Frontotemporal Dementia from Primary Psychiatric Disorders is Age-Dependent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptoms of behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) overlap with primary psychiatric disorders (PPD) making diagnosis challenging. Serum neurofilament light (sNfL) is a candidate biomarker to distinguish bvFTD from PPD, but large-scale studies in PPD are lacking. OBJECTIVE: Determine factors that influence sNfL from a large database of PPD patients, and test its diagnostic accuracy. DESIGN, SETTINGS, SUBJECTS, MEASUREMENTS: Clinical data of people aged 40-81 were obtained from healthy subjects (n = 69), and patients with PPD (n = 848) or bvFTD (n = 82). sNfL was measured using Simoa technology on an HD-X instrument. Data were analyzed using general linear models, and Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analyses to determine global and age-specific sNfL cutoffs to distinguish bvFTD from PPD, using the Youden Index. RESULTS: sNfL increased with age, while sex, BMI and diabetes status were modestly associated with sNfL. sNfL was slightly higher in PPD than healthy subjects (14.1 versus 11.7 pg/mL), when controlling for covariates. sNfL was markedly lower in PPD than bvFTD (14.1 versus 44.1 pg/mL). sNfL could differentiate PPD from bvFTD with an AUC = 0.868, but the effect was driven by the younger subjects between age 40-60 years at a cutoff of 16.0 pg/mL. No valid cutoff was detected over age 60, however, values of sNfL above 38.5 pg/mL, or below 13.9 pg/mL, provided 90% diagnostic certainty of bvFTD or PPD, respectively. CONCLUSION: PPD have mildly elevated sNfL compared to healthy subjects but much lower than bvFTD. Results support the use of sNfL as a biomarker to differentiate PPD from bvFTD at age 60 or below, but accuracy decreases in older ages.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».