Biomarker Assessment in Parkinson’s Disease Dementia and Dementia with Lewy Bodies by the Immunomagnetic Reduction Assay and Clinical Measures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Plasma biomarker assays provide an opportunity to reassess whether Alzheimer's disease, Parkinson's disease dementia (PDD), and dementia with Lewy bodies (DLB) plasma biomarkers are diagnostically useful. Objective: We hypothesized that immunomagnetic reduction (IMR) of plasma biomarkers could differentiate between patients with PDD and DLB and healthy patients when combined with established clinical testing measures. Methods: ), total tau (t-tau), phosphorylated tau at threonine 181 (p-tau181), and α-synuclein (α-syn). Receiver operating characteristic curve (ROC) analysis was used to obtain sensitivity, specificity, and area under the ROC curve. Biomarker results were combined with clinical measures from the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), Montreal Cognitive Assessment, and Hoehn-Yahr stage to optimize diagnostic test performance. Results: ×α-syn. Patients with DLB had higher p-tau181 than those with PDD and healthy participants and were distinguishable by their concentrations of α-syn×p-tau181. Plasma α-syn plus UPDRS versus either test alone increased sensitivity, specificity, and AUC when healthy patients were compared with those with PDD and DLB. Combined clinical examination scores and plasma biomarker products demonstrated utility in differentiating PDD from DLB when p-tau181 was combined with UPDRS, α-syn was combined with UPDRS, and α-syn×p-tau181 was combined with UPDRS. Conclusions: In this pilot study, IMR plasma p-tau181 and α-syn may discriminate between PDD and DLB when used in conjunction with clinical testing.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».