Clinical decision points for two plasma p‐tau217 laboratory developed tests in neuropathology confirmed samples
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We evaluated the diagnostic performance of two commercial plasma p-tau217 immunoassays compared to cerebrospinal fluid (CSF) testing and neuropathology. METHODS: One hundred and seventy plasma samples from the University of British Columbia Hospital Clinic for Alzheimer's (AD) and Related Disorders were analyzed for p-tau217 using Fujirebio and ALZpath assays. Decision points were determined using CSF testing and autopsy findings as the standard. RESULTS: Fujirebio and ALZpath p-tau217 had similar overall analytical and clinical performance, with distinct decision points for each assay. Based on autopsy findings, both p-tau217 assays identified individuals with AD from other neurodegenerative diseases (ALZpath area under the curve [AUC] = 0.94, Fujirebio AUC = 0.90). The ALZpath assay detected AD pathology at milder disease stages compared to the Fujirebio assay. DISCUSSION: Our study reinforces the clinical utility of plasma p-tau217 as an AD biomarker. Differences in test performance and clinical decision points suggest an assay-specific diagnostic approach is required for plasma p-tau217 in clinical practice. Highlights: Two commercially available p-tau217 immunoassays (ALZpath and Fujirebio) showed equal performance based on CSF testing.ALZpath p-tau217 showed higher performance compared to Fujirebio p-tau217 based on AD diagnosis by neuropathology confirmation.Specific plasma p-tau217 assays may require distinct decision points for AD screening, diagnosis, and disease progression monitoring.
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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 | 0,018 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».