Serum neurofilament light is superior to glial fibrillary acidic protein to distinguish sporadic frontotemporal dementia from late-onset primary psychiatric disorders: a retrospective DIPPA-FTD study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sporadic behavioural variant frontotemporal dementia (bvFTD) is often misdiagnosed as late-onset primary psychiatric disorder (PPD). Previous research in small sample sizes has shown that neurofilament light (NfL) and glial fibrillary acidic protein (GFAP) are promising biomarkers to distinguish FTD from PPD. We aimed to investigate the discriminative value of NfL and GFAP in a multicentre cohort of sporadic bvFTD and late-onset PPD. Methods: In total, n=275 sporadic bvFTD and n=82 PPD were included from our DIPPA-FTD study. Baseline serum NfL and GFAP levels were measured using Simoa. Biomarker levels were compared between groups. The effect of age and sex on NfL and GFAP was measured using linear regression models. Discriminative accuracies were assessed using logistic regression models and receiver operating characteristic curves, corrected for age and sex. Within a subset of bvFTD patients who were deceased, the prognostic value of biomarkers was assessed by correlating disease duration (age at death minus age at blood sampling) with biomarker levels. Results: Significantly higher serum median NfL and GFAP levels were found in sporadic bvFTD (NfL 33.3 pg/mL, IQR (19.6-49.6); GFAP 124.5 pg/mL, IQR (83.5-181.6)) compared with PPD (NfL 12.2 pg/mL, IQR (9.8-17.9); GFAP 68.9 pg/mL, IQR (50.6-95.0), both p<0.001). Discriminative performance was AUC=0.872 for NfL, AUC=0.787 for GFAP and AUC=0.878 for NfL+GFAP (DeLong's p for NfL+GFAP versus NfL AUCs: p=0.286). A shorter disease duration was significantly correlated with higher NfL, but not GFAP. Conclusion: Our study found that serum GFAP does not provide additional value as a discriminative marker compared with serum NfL alone when differentiating sporadic bvFTD from late-onset PPD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».