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Enregistrement W4406223688 · doi:10.1002/alz.095754

Performance of plasma biomarkers for diagnosis and prediction of dementia in a Brazilian cohort

2024· article· en· W4406223688 sur OpenAlexaff
Luís E. Santos, Paulo Mattos, TC Pinheiro, Ananssa Silva, Cláudia Drummond, Felipe Kenji Sudo, Fernanda G. Q. Barros‐Aragão, Bart Vanderborght, Carlos Otávio Brandão, Sérgio T. Ferreira, Fernanda Tovar‐Moll, Fernanda G. De Felice

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCohortMedicineInternal medicinePsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Dementia is a growing concern throughout the developing world and is severely underdiagnosed among the Brazilian population. Despite remarkable progress in the biomarker field in recent years, local testing and validation of plasma biomarkers of AD and dementia is still lacking in Brazil and Latin America. Method In this longitudinal cohort study of 145 participants, the diagnostic performance of plasma biomarkers was assessed based on clinical diagnosis and CSF biomarker positivity. Follow‐up data of up to 4.7 years were used to determine biomarker performance in predicting diagnostic conversions. The study was conducted at the Memory Clinic at the D’Or Institute for Research and Education (IDOR) in Rio de Janeiro. Participants were volunteers referred to the service. All were native Brazilians, had Portuguese as their first language and 60+ years of age. They were diagnosed (DSM‐5 criteria) and underwent extensive psychiatric and laboratory assessments. Diagnoses outside the scope of the study were excluded. CSF biomarker data was available for 34% of the sample. Participants were categorized as cognitively normal controls (n = 49), amnestic mild cognitive impairment (aMCI; n = 29), Alzheimer’s disease (AD; n = 37), Lewy body dementia (n = 23), or vascular dementia (n = 7). Plasma samples collected at initial and follow‐up visits were tested for relevant biomarkers. Result Plasma Tau, Aβ40, Aβ42, NfL, GFAP, pTau231 and pTau181 were measured on the SIMOA HD‐X platform. Results were evaluated against clinical diagnosis and CSF biomarker status. Plasma NfL and GFAP could discriminate between all‐cause dementia and controls with ROC AUCs of 0.79 (95% CI: [0.70–0.87]) and 0.74 [0.65–0.83], respectively. Plasma pTau181 had good diagnostic performance discriminating clinical AD (AUC = 0.89 [0.82–0.96]), CSF‐biomarker+ aMCI/AD (AUC = 0.90 [0.82–0.98]), or CSF‐biomarker‐confirmed AD (AUC = 0.95 [0.89–1.00]) from controls. Conclusion In this first description of the plasma biomarker profile of a Brazilian dementia cohort, plasma pTau181 confirmed its potential as a clinically useful diagnostic tool. This study comprises an initial step towards local validation and adoption of dementia biomarkers in Brazil and Latin America.

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)0,005
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,311 · 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

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Publié2024
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