Meta-Analyses of Auditory Evoked Potentials as Alzheimer Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Alterations in auditory evoked potential (AEP) parameters have been associated with sensory memory deficits and may serve as biomarkers for cognitive decline. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the effectiveness of AEPs in the early detection of Alzheimer disease (AD). DESIGN: The systematic review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 guidelines. A comprehensive search was performed across five electronic databases (EMBASE, Scopus, Cochrane Library, Web of Science, PubMed, and CINAHL) from their inception until August 2024, without restrictions on date or language. The methodological quality of evidence was assessed using the Crew Critical Appraisal Tool. Data were extracted on the latency and amplitude of five AEP components, including auditory P50 gating, mismatch negativity, and late-latency responses (N100, N200, P300), comparing patients with AD to age-matched control peers. RESULTS: Out of 437 publications, 54 articles were selected for review, with most rated as having high methodological quality. The analysis revealed a significantly larger P50 gating amplitude ( p < 0.001) in patients with AD. Furthermore, patients with AD demonstrated significantly prolonged latencies and reduced amplitudes for N100, N200, and P300 components ( p ≤ 0.001) compared with controls. Among all AEPs, P300 latency exhibited the largest effect size. Funnel plot analysis and Egger's regression test showed no evidence of publication bias. CONCLUSIONS: Our findings support the clinical utility of AEPs in early AD detection, with the P300 response identified as the most accurate electrophysiological measure for distinguishing patients with AD from the control group. These results highlight the value of incorporating AEPs into clinical assessment protocols to enhance early-stage AD diagnosis and monitoring, thereby facilitating timely interventions and the development of personalized treatment strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».