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Enregistrement W4406201182 · doi:10.1002/alz.086987

Insights From A Super Seniors Population: Plasma Biomarkers Increase In Magnitude And Variability With Age

2024· article· en· W4406201182 sur OpenAlexaffabout
Jennifer G Cooper, Sophie Stukas, Mohammad Ghodsi, Stephen Leach, Angela Brooks‐Wilson, Cheryl L. Wellington

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnitude (astronomy)PopulationGerontologyPsychologyMedicineEnvironmental healthPhysicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Plasma biomarkers such as neurofilament light (NfL), glial fibrillary acidic protein (GFAP), and phosphorylated tau‐181 (p‐tau‐181) have been thoroughly investigated in Alzheimer’s disease and other dementias. However, further investigations into how biological variables can influence biomarker concentrations in both normative and cognitively resilient populations will be important for more robust interpretations of biomarker levels. This study investigates how ageing modifies plasma biomarkers in a normative, epidemiologically representative Canadian population and in cognitively healthy seniors over 80 years old. Method Biomarkers were analysed on the Quanterix Simoa HD‐X analyzer using Neurology 4‐plex E and p‐tau‐181 assays. N=900 Canadian Health Measures Survey plasma specimens were analyzed as a normative population. Using smoothed quantile regression, the 5th, 50th and 95th percentiles from ages 3‐79 years were determined. The percentiles from 50, 60, and 70 years old were extracted here for analysis. N=480 plasma specimens were analyzed from cognitively healthy Super Seniors Study participants with a median age of 88 years old (IQR= 87‐90y), who had never been diagnosed with dementia, cancer, diabetes, cardiovascular or major pulmonary disease. Result In the normative population, between 50 to 70 years old, median concentrations increased by 88% for NfL, 79% for GFAP, and 38% for p‐tau‐181. When compared to 50‐year‐olds in the normative population, the median biomarker concentration in Super Seniors were also higher; 3.4 times for NfL, 3.3 times for GFAP, and 2.2 times for p‐tau‐181. The variability of plasma biomarkers, measured as the range between the 5th and 95th percentiles, also increased with age. Compared to 50 years old, the ranges at age 70 were 2.8 times larger for NfL, 2.2 times larger for GFAP, and 1.5 times larger for p‐tau‐181; While the ranges observed in Super Seniors, compared to 50 years old, were 5.3 times larger for NfL, 3.4 times larger for GFAP, and 2.8 times larger for p‐tau‐181. Conclusion Cognitively healthy seniors over 80 years have higher and more variable plasma biomarker concentrations than a normative 50‐year‐olds. These data indicate that age, regardless of cognitive status, modifies biomarker concentrations over the age of 80 years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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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