The two cut‐offs approach for plasma p‐tau217 in detecting Alzheimer's disease in subjective cognitive decline and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study aimed to explore the applicability of plasma phosphorylated tau (p-tau)217 in identifying patients with subjective cognitive decline (SCD) and mild cognitive impairment (MCI) carrying Alzheimer's disease (AD) pathology in real-world settings. METHODS: Fifty SCD, 87 MCI, and 50 AD-demented patients underwent blood collection to dose plasma p-tau217 with a fully automated Lumipulse G600II assay. Patients were classified according to the Revised Criteria of the Alzheimer's Association Workgroup as Core1+ or Core1- (based on amyloid positron emission tomography, cerebrospinal fluid [CSF] amyloid beta [Aβ]42/Aβ40, CSF p-tau181/Aβ42). RESULTS: Plasma p-tau217 was accurate for discriminating between Core1+ and Core1- patients (area under the curve = 0.92) with an optimal cut-off value of 0.274 pg/mL, revealing good accuracy (86.29%), positive predictive value (PPV; 88.18%), and negative predictive value (NPV; 83.09%). The two cut-offs approach (0.229-0.516 pg/mL) showed higher accuracy (91.11%), a PPV of 96.25% and a NPV of 83.63%. CONCLUSION: The two cut-offs approach provides for stronger accuracy, PPV, and NPV than a single cut-off, making reliable the clinical application of plasma p-tau217 for early detection of AD in real-world settings. Highlights: Plasma phosphorylated tau (p-tau)217 was highly accurate in detecting Alzheimer's disease (AD) pathology.The two cut-offs approach increased plasma p-tau217 accuracy for AD diagnosis.Even when measured with immunoassay, p-tau217 is a good biomarker for AD diagnosis.Transition of p-tau217 from research setting to clinical practice seems feasible.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».