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 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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».