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Enregistrement W4406209888 · doi:10.1002/alz.089275

Retinal AD Biomarkers in Cognitively Unimpaired Older Adults

2024· article· en· W4406209888 sur OpenAlexaboutno aff
Ashley N. Price, Peter J. Snyder, Jennifer Strenger, Louisa I. Thompson, Megan Stradtman, Stuart Sinoff, Jessica Alber

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinalMedicinePsychologyNeuroscienceOphthalmologyAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The retina is a novel biomarker target for examining AD pathology, specifically beta‐amyloid (Aβ). Though relationship between retinal Aβ and standard preclinical AD biomarkers (cerebral Aβ PET) remains understudied, retinal inclusion bodies (IB, strongly hypothesized to contain fibrillar Aβ), predict cerebral Aβ load in the anterior cingulate cortex (ACC). This study explored the value of retinal IB as a preclinical AD biomarker, comparing number and surface area (SA) of IB with cerebral Aβ PET. Method 36 older adults aged 55‐80 were identified as cognitively unimpaired based on Clinical Dementia Rating Scale (CDR) of 0 and a score ≥24 on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). PET status (20 Aβ+, 16 Aβ‐) was available through prior studies. Retinal IB data was captured on Heidelberg SPECTRALIS using blue light fundus autofluorescence. Number and surface area of IB were computed manually by two qualified raters. Inter‐rater reliability was measured with Cohen’s Kappa. Binomial logistic regression and ROC assessed the accuracy, sensitivity, and specificity of retinal IB in predicting Aβ PET status (positive vs. negative). Result Inter‐rater reliability was high (Cohens kappa =0.9). Mann Whitney U Tests showed no significant group differences in the number (U=156.5, p=.906) and SA of IB (U=156.5, p=.962) between the Aβ+ and Aβ‐ PET groups. Binomial logistic regression including predictors (APOE status, age, MoCA score, and SA of IB), showed that SA of IB accurately predicted PET status 61.1% of the time, (sensitivity 75%, specificity 43.8%, AUC =.408). The analysis was repeated with the number of IB, showing that PET status was correctly predicted 63.9% of the time (sensitivity 85%, specificity 37.5%, AUC=.448). Conclusion Retinal IB, strongly hypothesized to contain fibrillar Aβ, were not strongly predictive of Aβ PET status in this sample. Given the sample characteristics, the results align with what we hypothesized. Further longitudinal analysis with larger sample sizes and PET centiloid readings in regions of early cerebral Aβ accumulation could help determine the value of retinal imaging as a risk biomarker in preclinical AD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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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