Diagnosis of Alzheimer’s disease using plasma biomarkers adjusted to clinical probability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently approved anti-amyloid immunotherapies for Alzheimer's disease (AD) require evidence of amyloid-β pathology from positron emission tomography (PET) or cerebrospinal fluid (CSF) before initiating treatment. Blood-based biomarkers promise to reduce the need for PET or CSF testing; however, their interpretation at the individual level and the circumstances requiring confirmatory testing are poorly understood. Individual-level interpretation of diagnostic test results requires knowledge of disease prevalence in relation to clinical presentation (clinical pretest probability). Here, in a study of 6,896 individuals evaluated from 11 cohort studies from six countries, we determined the positive and negative predictive value of five plasma biomarkers for amyloid-β pathology in cognitively impaired individuals in relation to clinical pretest probability. We observed that p-tau217 could rule in amyloid-β pathology in individuals with probable AD dementia (positive predictive value above 95%). In mild cognitive impairment, p-tau217 interpretation depended on patient age. Negative p-tau217 results could rule out amyloid-β pathology in individuals with non-AD dementia syndromes (negative predictive value between 90% and 99%). Our findings provide a framework for the individual-level interpretation of plasma biomarkers, suggesting that p-tau217 combined with clinical phenotyping can identify patients where amyloid-β pathology can be ruled in or out without the need for PET or CSF confirmatory testing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle