MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403087827 · doi:10.1016/j.lanhl.2024.07.013

Challenges in the practical implementation of blood biomarkers for Alzheimer’s disease

2024· review· en· W4403087827 sur OpenAlexaff
Michael Schöll, Inge M.W. Verberk, Marta del Campo, Constance Delaby, Joseph Therriault, Joyce R. Chong, Sebastian Palmqvist, Daniel Alcolea

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNovo NordiskAlzheimer's Association
Mots-clésMedicineDiseaseBiomarkerIntensive care medicineReferralPopulationPathologyFamily medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood biomarkers have emerged as accessible, cost-effective, and highly promising tools for advancing the diagnostics of Alzheimer's disease. However, transitioning from cerebrospinal fluid biomarkers to blood biomarkers-eg, to verify amyloid β pathology-requires careful consideration. This Series paper highlights the main challenges in the implementation of blood biomarkers for Alzheimer's disease in different possible contexts of use. Despite the robustness of measuring blood biomarker concentrations, the widespread adoption of blood biomarkers requires rigorous standardisation efforts to address inherent challenges in diverse contexts of use. The challenges include understanding the effect of pre-analytical and analytical conditions, potential confounding factors, and comorbidities that could influence outcomes of blood biomarkers and their use in diverse populations. Additionally, distinct scenarios present their own specific challenges. In memory clinics, the successful integration of blood biomarkers in diagnostic tests will require well-established diagnostic accuracy and comprehensive assessments of the effect of blood biomarkers on the diagnostic confidence and patient management of clinicians. In primary care settings, and even more when implemented in population-based screening programmes for which no experience with any biomarkers for Alzheimer's disease currently exists, the implementation of blood biomarkers will be challenged by the need for education of primary care clinical staff and clear guidelines. However, despite the challenges, blood biomarkers hold great promise for substantially enhancing the diagnostic accuracy and effectively streamlining referral processes, leading to earlier diagnosis and access to treatments. The ongoing efforts that are shaping the integration of blood biomarkers across diverse clinical settings pave the way towards precision medicine in Alzheimer's disease.

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)0,214
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,301
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2140,301
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,421
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,124 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Healthy LongevityMême sujetAlzheimer's disease research and treatmentsTravaux en français237 207