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Enregistrement W4406200522 · doi:10.1002/alz.092241

The role of biofluid markers in predicting near‐term cognitive impairment

2024· article· en· W4406200522 sur OpenAlexaff
Yara Yakoub, Fernando González‐Ortiz, Nicholas J. Ashton, Thomas K. Karikari, Cherie Strikwerda‐Brown, Frédéric St‐Onge, Valentin Ourry, Michael Schöll, Maiya R. Geddes, Simon Ducharme, Pedro Rosa‐Neto, Jean‐Paul Soucy, John C.S. Breitner, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Judes Poirier, Sylvia Villeneuve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Cognitive impairmentCognitionPsychologyMedicineNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background PET biomarkers have proven valuable for identifying cognitively unimpaired (CU) individuals at‐risk of near‐term clinical progression. Given the increasing interest in plasma biomarkers to detect Alzheimer’s pathology, we assessed levels of amyloid (Aβ42/40) and tau (p‐tau217 and p‐tau181) biomarkers in plasma (A+T+plasma) in CU individuals as predictors of clinical progression to mild cognitive impairment (MCI). We then repeated these analyses using cerebrospinal fluid (CSF) and PET biomarkers. Method We studied 218 participants from the PREVENT‐AD cohort with cognitive follow‐up (mean 5.34 years, range 1–10 years) and plasma biomarkers available while CU. Cognition was assessed annually using the RBANS. Plasma biomarkers were measured using IP‐MS for Aβ42/40 and in‐house single molecular arrays for p‐tau217 and p‐tau181. An overlapping 71 participants had Aβ42/40 (Mesoscale Discovery assay) and p‐tau181 (Innotest immunoassay) CSF data available, and 135 participants had Aβ (18F‐NAV4694) and tau (18F‐florbetapir) PET data. We also performed receiver operating characteristic (ROC) curves to compare the performance of plasma (Aβ42/40 and p‐tau217; Aβ42/40 and p‐tau181), CSF (Aβ42/40 and p‐tau181) or PET (Aβ‐ and tau‐PET) biomarkers in predicting progression to MCI. We examined an additional model including only Aβ‐PET, given the importance of this technique as a stand‐alone marker for recruitment in anti‐Aβ trials. Result The proportion who progressed from CU to MCI was 62% in individuals with A+T+plasma217; and 41% with A+T+plasma181; 56% with A+T+CSF181 and 100% with A+T+PET (Figure 1). Cox proportional hazard models indicated a faster progression rate in all A+T+ groups compared with their matched A‐T‐ biomarker groups (Figure 2). Considering longitudinal RBANS scores, all A+T+ groups declined faster than the other groups, except for the plasma181 group. Finally, the PET (Aβ and tau‐PET) and CSF models were superior to the plasma or Aβ‐PET alone in identifying progressors, with no meaningful difference between the Aβ‐PET and the biofluid models (Figure 3). Conclusion CU individuals with A+T+ based on plasma biomarkers are at increased risk of cognitive decline and clinical progression. Nevertheless, the proportion who progressed to MCI in individuals classified with plasma was lower than that found using PET. Thus, the latter should remain the gold standard to identify presymptomatic pathological changes.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2024
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