Specialized infrastructure in a tertiary hospital to administer disease modifying treatments in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Lecanemab (LEQEMBI®), a humanized monoclonal antibody targeting Amyloid‐beta (Aβ) protofibrils, received full FDA approval in July 2023 for treating early‐stage Alzheimer’s disease (AD). This abstract highlights Tel Aviv Medical Center’s (TLVMC) specialized infrastructure for early AD diagnosis and treatment and includes presenting baseline characteristics of initial patients opting for LEQEMBI®. Methods Outlining our clinics' operational experience in establishing the Center for advanced treatments for AD, treatment protocol, and a descriptive analysis of baseline assessment data including demographics, baseline Magnetic‐Resonance‐Imaging (MRI), Cerebrospinal‐fluid (CSF)/PET biomarkers, pre‐treatment cognitive evaluations (Mini‐Mental‐State‐Examination (MMSE)/Montreal‐Cognitive‐Assessment (MoCA)), and Apolipoprotein‐E (APOE) status. Results Rigorous screening and specialist approval were prerequisites for candidate selection, adhering with published appropriate use recommendations. All patients, diagnosed with Mild‐Cognitive‐Impairment (MCI)/mild dementia due to AD confirmed by biomarkers, underwent APOE testing. Lecanemab Administration commenced in Israel in November 2023, with 31 patients (F = 15, mean age = 72) initiating treatment by year‐end. 22 underwent neurological evaluation within a year of symptom onset. Mean MMSE = 24 (n = 27, SD = 3) mean MoCA = 23 (n = 4, SD = 2). CSF testing (27 patients), showed mean levels (pg/ml) of total‐Tau = 585 (SD = 251), phosphorylated‐Tau = 121 (SD = 38) and Aβ = 261 (SD = 172). APOE Ɛ4 polymorphism was present in 55%, with 18% showing 1‐2 micro‐hemorrhages on baseline MRI, compared to 8% of non‐carriers. Conclusion The evolving landscape of AD treatments necessitates complex screening and comprehensive clinical‐radiological follow‐up. Establishing specialized medical infrastructures is crucial to enable the wide and safe administration of new treatments, reflecting the ongoing paradigm shift in AD management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,009 |
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 ».