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Enregistrement W4401103964 · doi:10.1101/2024.07.27.24310872

Alzheimer’s disease clinical decision points for two plasma p-tau217 laboratory developed tests in neuropathology confirmed samples

2024· preprint· en· W4401103964 sur OpenAlexaff
Anna Mammel, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Kelsey Hallett, Ian R. Mackenzie, Veronica Hirsch‐Reinshagen, Don Biehl, P. S. Gill, Mary Joy Encarnacion, Hans Frykman

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyAutopsyBiomarkerMedicinePathologyDiseaseAlzheimer's diseaseInternal medicineOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT INTRODUCTION We evaluated the diagnostic performance of two commercial plasma p-tau217 immunoassays compared to CSF testing and neuropathology. METHODS 170 plasma samples from University of British Columbia Hospital Clinic for Alzheimer’s (AD) and Related Disorders were analyzed for p-tau217 using Fujirebio and ALZpath assays. Decision points were determined using CSF testing and autopsy findings as the standard. RESULTS Fujirebio and ALZpath p-tau217 had similar overall analytical and clinical performance, with distinct decision points for each assay. Based on autopsy finding, both p-tau217 assays identified individuals with AD from other neurodegenerative diseases (ALZpath AUC = 0.94, Fujirebio AUC= 0.90). The ALZpath assay detected AD pathology at milder disease stages compared to the Fujirebio assay. DISCUSSION Our study reinforces the clinical utility of plasma p-tau217 as an AD biomarker. Differences in test performance and clinical decision points suggest an assay specific diagnostic approach is required for plasma p-tau217 in clinical practice.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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