Association of Plasma Biomarkers With Longitudinal Atrophy and Microvascular Burden on MRI Across Neurodegenerative and Cerebrovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Plasma biomarkers of Alzheimer disease (AD), neuroinflammation, and neurodegeneration are increasingly being used in clinical trials for diagnosis and monitoring of dementia. However, their association with longitudinal structural brain MRI changes, an important outcome measure across neurodegenerative and cerebrovascular diseases, is less known. We investigated how baseline plasma biomarkers reflect MRI markers of progression over time in patients with neurodegenerative and cerebrovascular diseases. METHODS: ) diplotypes, waist-hip circumference ratio, and disease duration. RESULTS: = 0.049 to <0.001) in the pooled disease-agnostic group. Within disease-specific cohorts, GFAP and NfL were associated with cerebral atrophy and/or small vessel disease copathology in AD/MCI, PD, FTD, or CVD. P-tau181 and p-tau217 were associated with cerebral atrophy and/or small vessel disease copathology in AD/MCI, CVD, PD-MCI, or PD-dementia. DISCUSSION: Selected plasma biomarkers seem useful as prognosis and monitoring tools of longitudinal imaging changes within real-world populations of neurodegenerative and/or cerebrovascular diseases, and provide insight into overlap across diseases in shared pathologic burden.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».