Supplemental material: Astrocyte biomarkers in Alzheimer’s disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To perform a systematic review and meta-analysis to determine whether fluid and imaging astrocyte biomarkers are altered in Alzheimer's disease (AD). Methods: PubMed and Web of Science databases were searched for articles reporting fluid or imaging astrocyte biomarkers in AD. Pooled effect sizes were determined with mean differences (SMD) using the Hedge’s G method with random-effects to determine biomarker performance. Adapted questions from QUADAS-2 were applied for quality assessment. A protocol for this study has been previously registered in PROSPERO (registration number: CRD42020192304). Results: The initial search identified 1,425 articles. After exclusion criteria were applied, 33 articles (a total of 3,204 individuals) measuring levels of GFAP, S100B, YKL-40 and AQP4 in the blood and cerebrospinal fluid (CSF), as well as MAO-B, indexed by positron emission tomography 11C-deuterium-L-deprenyl ([11C]-DED), were included. GFAP (SMD = 0.94; 95% CI = 0.71-1.18) and YKL-40 (SMD = 0.76; CI 95% = 0.63-0.89) levels in the CSF, S100B levels in the blood (SMD = 2.91; CI 95% = 1.01-4.8) were found significantly increased in AD patients. Conclusions: Despite significant progress, applications of astrocyte biomarkers in AD remain in their early days. The meta-analysis demonstrated that astrocyte biomarkers are consistently altered in AD and supports further investigation for their inclusion in the AD clinical research framework for observational and interventional studies.
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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 | 0,009 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,004 |
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 ».