Performance of plasma biomarkers for diagnosis and prediction of dementia in a Brazilian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Despite remarkable progress in the biomarker field in recent years, local validation of plasma biomarkers of Alzheimer’s disease (AD) and dementia is still lacking in Latin America. In this longitudinal cohort study of 145 elderly Brazilians, we assess the diagnostic performance of plasma biomarkers, based on clinical diagnosis and CSF biomarker positivity. Follow-up data of up to 4.7 years were used to determine performance in predicting diagnostic conversions. Participants were clinically categorized as cognitively unimpaired (n = 49), amnestic mild cognitive impairment (n = 29), AD (n = 38), Lewy body dementia (n = 22), or vascular dementia (n = 7). Plasma Tau, Aβ40, Aβ42, NfL, GFAP, pTau231, pTau181 and pTau217 were measured on the SIMOA HD-X platform. Plasma pTau217 showed excellent performance determining CSF biomarker status in the cohort, either alone (ROC AUC = 0.94, 95% CI: [0.88–1.00]) or as a ratio to Aβ42 (ROC AUC = 0.98, 95% CI: [0.94–1.00]). This study comprises an initial step towards local validation and adoption of dementia biomarkers in Brazil. Plasma biomarkers of Alzheimer’s disease and dementia are remarkable tools but still lack validation in Low and Middle-Income Countries. In this longitudinal study, authors report on the plasma biomarker profile of a Brazilian dementia cohort.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».