Additional file 1 of Comprehensive cross-sectional and longitudinal comparisons of plasma glial fibrillary acidic protein and neurofilament light across FTD spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary Material 1: Table S1: Summary of relatedness when considering each phenotype group separately. Table S2: Summary of relatedness in each phenotype group in comparison to controls. Table S3: Summary of relatedness in each phenotype group in comparison to the presymptomatic group. Table S4: Breakdown of baseline and longitudinal biomarker measures and rates of their change in phenotype groups. Table S5: Correlations between baseline GFAP and baseline NfL. Table S6: Associations of baseline biomarkers with age, sex, symptom duration, and BMI in phenotype groups – unadjusted analysis. Table S7: Associations of baseline biomarkers with age, sex, symptom duration, and BMI in phenotype groups – adjusted analysis. Table S8: Comparisons of baseline biomarkers between controls or presymptomatic mutation carriers and phenotype groups – unadjusted analysis. Table S9: Comparisons of baseline biomarkers between controls or presymptomatic mutation carriers and phenotype groups – adjusted analysis. Table S10: Baseline biomarker comparisons between asymptomatic groups and symptomatic groups stratified by symptom duration – unadjusted analysis. Table S11: Baseline biomarker comparisons between asymptomatic groups and symptomatic groups stratified by symptom duration – adjusted analysis. Table S12: Comparisons of baseline GFAP and NfL concentration between disease groups. Table S13: AUC values from models including both biomarkers when comparing asymptomatic groups to phenotype groups. Table S14: Comparisons of baseline biomarkers between asymptomatic groups and mildly impaired phenotype groups – unadjusted analysis. Table S15: Comparisons of baseline biomarkers between asymptomatic groups and mildly impaired phenotype groups – adjusted analysis. Table S16: Comparison of baseline biomarkers or their rates of change between controls and phenoconverters or non-converters. Table S17: AUC values from models including both biomarkers when comparing controls to phenoconverters or non-converters. Table S18: Comparison of baseline biomarkers or their rates of change by mutation status in asymptomatic groups. Table S19: Comparison of rate of change in GFAP and NfL concentrations between controls and phenotype groups. Table S20: Characteristics of disease severity indicators according to disease group. Table S21: Associations of baseline GFAP with baseline disease indicators in FTD syndromes and MBCI – unadjusted analysis. Table S22: Associations of baseline GFAP with baseline disease indicators in FTD syndromes and MBCI – adjusted analysis. Table S23: Associations of baseline NfL with baseline disease indicators in FTD syndromes and MBCI – unadjusted analysis. Table S24: Associations of baseline NfL with baseline disease indicators in FTD syndromes and MBCI – adjusted analysis. Table S25: Associations of baseline biomarkers with rates of disease indicator change in all FTD syndromes combined. Table S26: Associations of baseline GFAP and NfL with survival after symptom onset. Table S27: Comparisons of baseline biomarkers or their ratio by mutation status in all FTD syndromes combined. Table S28: Comparisons of baseline biomarkers or their ratio among mutation groups in all FTD syndromes combined. Table S29: Differences in baseline biomarkers or their ratio between FTLD-tau or FTLD-TDP pathology in FTD syndromes
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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 | 0,002 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,821 | 0,101 |
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 ».