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Enregistrement W4403318148 · doi:10.1002/gps.6157

Projected Annual Lecanemab Treatment Eligibility in an Irish Regional Specialist Memory Clinic

2024· article· en· W4403318148 sur OpenAlexfundno aff
Eimear Connolly, Antoinette O’Connor, Helena Dolphin, Adam H. Dyer, Aoife Fallon, Seán O’Dowd, Seán Kennelly

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Service ExecutiveWellcome TrustMeath FoundationIrish Research eLibraryCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésMedicineCohortMemory clinicDiseaseClinical trialPhysical therapyCognitive impairmentInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The advent of Disease Modifying Therapies (DMTs) for the treatment of Alzheimer's Disease (AD) has the potential to transform the lives of those with early AD. Timely identification of eligible patients is needed to ensure treatments are delivered during a narrow window of therapeutic opportunity. Appropriate clinical service design will hinge on improved understanding of future demands, thus there is a pressing need to investigate patient eligibility in real world clinical cohorts. The primary aim of this study is to assess the eligibility by appropriate use criteria (AUC) for lecanemab therapy in a real-world, undifferentiated clinical patient cohort attending a Regional Specialist Memory Clinic (RSMC), with the secondary aims of determining the proportion of patients with biomarker positive Alzheimer's Disease (AD) who would be eligible for lecanemab therapy by AUC. Clinical trial eligibility criteria were also applied to both groups and discrepancies that exist between eligibility rates explored. METHODS: A retrospective cohort study of all new patients attending a RSMC from 1st January 2022 to 31st December 2022 was conducted. Data collected included demographic details, outcomes of diagnostic assessments and comorbidities. MRI images, where indicated, were reviewed. Amyloid positivity was defined as either Amyloid and Tau positive (A+T+) or Amyloid positive with a positive P-Tau/Ab42 ratio on cerebrospinal fluid (CSF) testing. Appropriate use criteria (AUC) and clinical trial criteria for lecanemab were applied. Proportion of eligible patients was calculated. RESULTS: Eleven (5.9%) of 188 new patient attenders were eligible (average age 66.7 years [SD 8.9], 63.6% female) by AUC, with 26.2% of patients with biomarker positive Alzheimer's Disease eligible for lecanemab therapy. The most common reason for exclusion was a lack of biomarker confirmation of AD pathology followed by cognitive ineligibility (based on defined cognitive testing cut-offs) at the time of referral and/or initial assessment. Only 40.4% of patients had CSF testing for AD biomarkers while almost 20% of the patients with biomarker positive AD were excluded due to lack of a screening MRI in the previous 12 months. CONCLUSION: In this study, the potential eligibility rate by AUC of the entire patient cohort (5.9%) was limited by the small proportion of patients who had CSF testing for AD biomarkers. So while disease-modification with Lecanemab is a welcome therapeutic advance, although only a small proportion of people currently attending specialist services will be eligible. Successful delivery of DMTs will require significant resource allocation and optimisation of referral pathways to facilitate early identification of potentially eligible patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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