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Enregistrement W4413406162 · doi:10.1097/aud.0000000000001718

Meta-Analyses of Auditory Evoked Potentials as Alzheimer Biomarkers

2025· article· en· W4413406162 sur OpenAlexaff
Arash Bayat, Golshan Mirmomeni, Steven J. Aiken, Zahra Jafari

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésN100Meta-analysisAudiologyMismatch negativityCochrane LibraryFunnel plotPublication biasMedicineSensory gatingPsychologyCognitionCritical appraisalEvent-related potentialElectroencephalographyInternal medicineGatingPsychiatryNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,293
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,116 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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