Discrimination of Alzheimer’s disease and non‐Alzheimer’s disease neurocognitive‐disordered patients by assessing CSF biomarkers in Thai population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background CSF biomarkers including β‐amyloid (Aβ) (1‐42), phosphorylated tau (p‐tau) 181 and total tau (t‐tau) are used as ante‐mortem biomarkers to detect Alzheimer’s disease (AD) pathology in cognitively impaired patients. Decreased level of Aβ(1‐42), elevated level of p‐tau 181 and t‐tau are well established in AD. Base on CSF analysis technique and population, cut‐points are varied to distinguish between AD and non‐AD neurocognitive‐disordered patients. This study aimed to evaluate the local cut‐points of CSF biomarkers as diagnostic tools to discriminate AD and non‐AD neurocognitive‐disordered patients in Thai population. Methods We enrolled 74 cognitively impaired patients in memory clinic at Siriraj hospital, Thailand. Participants underwent a standardized diagnostic dementia evaluation, including medical history, physical examination, neuropsychological tests using Thai Mental State Examination (TMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Clinical Dementia Rating Sum of Boxes score (CDR‐SB), and brain imaging. Patients were clinically diagnosed with each subtype of neurocognitive disorder without knowledge of CSF biomarker results. CSF Aβ(1‐42), p‐tau 181 and t‐tau were measure by ELISA technique. Youden index–based cut‐points of CSF biomarkers were defined using receiver operating characteristic (ROC) to distinguish between AD and non‐AD neurocognitive‐disordered patients. Results 45 (60.8%) patients were diagnosed with AD dementia and 29 (39.2%) patients were diagnosed with non‐AD neurocognitive disorders. Median values of CSF Aβ(1‐42) were significantly lower in AD group than in non‐AD group (371.0 vs. 666.0 pg/mL, p <0.001*). Median values of CSF p‐tau 181 and ratios of CSF p‐tau 181/Aβ(1‐42) were also significantly higher in AD group than in non‐AD group (p‐tau 181; 70.0 vs. 44.0 pg/mL, p = 0.002*) (p‐tau 181/Aβ(1‐42) ratio; 0.180 vs. 0.059, p <0.001*). Whereas t‐tau levels were not statistically different between groups (359.0 vs. 227.0 pg/mL, p = 0.053). Local cut‐points of CSF biomarkers to determine AD dementia were proposed as CSF Aβ(1‐42) ≤538 pg/mL (AUC 0.96, p <0.001*), CSF p‐tau 181 >56 pg/mL (AUC 0.72, p <0.001*) and p‐tau 181/Aβ(1‐42) ratio >0.094 (AUC 0.90, p <0.001*). Conclusion The utility of CSF Aβ(1‐42) and p‐tau 181/Aβ(1‐42) ratio was notably higher in effectively distinguishing Alzheimer's disease from non‐Alzheimer's disease neurocognitive disorder within Thai population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».