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Enregistrement W4406201663 · doi:10.1002/alz.085773

Use of plasma p‐tau217 as a pre‐screening method for detecting amyloid‐PET positivity in cognitively unimpaired participants: A multicenter study

2024· article· en· W4406201663 sur OpenAlexaff
Gemma Salvadó, Shorena Janelidze, Joseph Therriault, Wagner S. Brum, Alexa Pichet Binette, Erik Stomrud, Niklas Mattsson, Sebastian Palmqvist, Tammie L.S. Benzinger, Juan Domingo Gispert, Kaj Blennow, Sylvia Villeneuve, Sterling C. Johnson, Pedro Rosa‐Neto, Suzanne E. Schindler, Marc Suárez‐Calvet, Rik Ossenkoppele, Oskar Hansson

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortDiseasePredictive valueOncologyConcordancePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent results from clinical trials in Alzheimer’s disease (AD) emphasize the importance of treating early‐stage disease. However, recruitment of preclinical AD participants is difficult due to the lack of symptoms, and the costs and/or invasiveness of established CSF and PET tests. We aimed to investigate whether plasma p‐tau217 could be used to pre‐screen cognitively unimpaired (CU) potential participants for amyloid‐β (Aβ) pathology to improve the efficiency of clinical trial recruitment. Method We included 1,471 CU participants from eight cohorts (Table 1) with available plasma p‐tau217, Aβ CSF biomarkers and Aβ‐PET status (served as standard‐of‐truth). Plasma p‐tau217 concentrations were z‐scored based on Aβ‐negative participants and harmonized across cohorts using neuroCombat. Cut‐offs for plasma p‐tau217 were derived in the BioFINDER‐1 cohort (n=104) based on different specificity levels (90%, 95% and 97.5%) to maximize positive predictive values (PPV). These cut‐offs were used in the other cohorts to assess the accuracy of plasma p‐tau217 for detecting Aβ‐PET positivity. Next, within plasma positive participants only, we evaluated the value of dichotomized Aβ CSF (based on established clinical thresholds) on assessing Aβ‐PET positivity. All models included age and APOE‐ε4 carriership as covariates. Result 334 (24.4%) of participants were Aβ‐PET positive. Using the a priori defined cutoffs, plasma p‐tau217 categorization resulted in high PPVs (72.9%‐81.2%), negative predictive values (NPVs, 82.5%‐86.2%), and accuracy (82.4%‐83.8%), with an overall rate of positivity between 10.9%‐18.1% (Figure 1). When applying CSF biomarkers to the plasma positive participants in a second step, the PPVs increased up to 90.8%‐95.3%, with NPVs ranging between 82.8%‐86.7% and accuracies between 84.0%‐87.3%, with a slight decrease in the proportion of overall positive cases (9.3%‐14.3% from the original sample) given that the CSF positivity in the plasma positive participants ranged between 79.4%‐85.2% (Figure 2). Conclusion Plasma p‐tau217 can identify Aβ‐PET positive CU individuals with PPVs reaching 81%, which can be further improved to PPVs of up to 95% with a subsequent CSF measurement. Plasma p‐tau217 could be used, either as stand‐alone biomarker, or as an initial step before CSF biomarkers (reducing their need by ∼80‐90%), for pre‐screening in clinical trials of preclinical AD depending on the certainty needed for Aβ‐PET positivity.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,299 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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