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Enregistrement W4393128951 · doi:10.1016/j.jagp.2024.03.008

Clinical Accuracy of Serum Neurofilament Light to Differentiate Frontotemporal Dementia from Primary Psychiatric Disorders is Age-Dependent

2024· article· en· W4393128951 sur OpenAlexafffund
Victoria Light, Sherri Lee Jones, Elham Rahme, Katerine Rousseau, Sterre de Boer, Lisa Vermunt, Mahdie Soltaninejad, Charlotte E. Teunissen, Yolande A.L. Pijnenburg, Simon Ducharme

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Geriatric Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalMcGill University Health CentreUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchInnovative Medicines InitiativeEuropean CommissionHealth~HollandEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAlzheimer's AssociationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementNational Multiple Sclerosis SocietyAlzheimer's Drug Discovery FoundationZonMw
Mots-clésMedicineFrontotemporal dementiaReceiver operating characteristicYouden's J statisticBiomarkerDementiaInternal medicineAudiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations28
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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