Neurofilament light (NfL) chain levels predict clinical decline in Alzheimer's disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regulatory approval of new investigational Alzheimer's disease (AD) therapies could be accelerated if reasonably likely surrogate endpoints could be used. Neurofilament light chain (NfL) has potential utility as a prognostic biomarker of neurodegeneration in AD. Objective: To synthesize available evidence on the relationship between baseline NfL levels and longitudinal clinical decline. Methods: A systematic literature review identified 19 eligible studies, contributing 37 longitudinal statistical models evaluating the association between baseline NfL (plasma or cerebrospinal fluid [CSF]) with subsequent clinical decline based on validated clinical scales including Mini-Mental State Examination (MMSE), Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale, and Clinical Dementia Rating. Results were pooled via meta-analysis, using partial correlation coefficients (PCC), separately for patient sub-groups (mild cognitive impairment, AD or combined). Results: Across the AD continuum, higher baseline NfL levels were consistently associated with greater cognitive and global clinical decline in most analyses. This pattern was consistent for both plasma (pooled PCC = -0.17 [95% CI = -0.22, -0.12] for MMSE, any AD population) and CSF NfL (pooled PCC = -0.14 [95% CI = -0.24, -0.04] for MMSE, any AD population). The strength of association across multiple clinical endpoints and populations, measured by absolute value of pooled PCC, ranged from 0.13 to 0.25. Conclusions: The results support the utility of NfL as a predictive biomarker for progression of clinical decline in AD patients.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».