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Enregistrement W7117310677 · doi:10.1002/alz70856_102379

Alzheimer and Neurodegeneration Biomarkers in Mild Cognitive Impairment with Lewy Body Disease in COMPASS‐ND

2025· article· en· W7117310677 sur OpenAlexaff
Richard Camicioli, Sandra E. Black, Michael Borrie, Howard Chertkow, Jennifer G Cooper, Desmarais Philippe, Roger A. Dixon, Myrlene Gee, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Zahinoor Ismail, Stephen Joza, Mario Masellis, Oury Monchi, Manuel Montero‐Odasso, Krista Nelles, R. B. Postuma, Shady Rahayel, Eric E. Smith, Cheryl L. Wellington

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of British ColumbiaSunnybrook Health Science CentreLawson Health Research InstituteBaycrest HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationBiomarkerPathologicalDiseaseCognitive impairmentLewy bodyAlzheimer's diseaseLewy body disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild Cognitive Impairment (MCI) may be caused by mixed pathologies. Blood markers indicative of Alzheimer pathology or neurodegeneration have not been extensively explored in patients with MCI who have features of Lewy Body disease (LB-MCI) (cognitive fluctuations, parkinsonism, hallucinations, and REM-sleep behavior disorder (RBD)). We compared plasma levels of amyloid beta (Aß), tau, glial-fibrillary acidic protein (GFAP), and neurofilament light chain (NfL) between participants in COMPASS-ND who met criteria for LB-MCI with participant with MCI without these features, healthy controls (HC), and participants with Parkinson's disease (PD) with and without MCI. METHOD: Participants with MCI, HC, and PD were recruited as part of the COMPASS-ND study and underwent assessment of demographic and clinical features. Participants with MCI were classified as LB-MCI based on one or more criteria for LB disease. Plasma biomarkers were determined for amyloid species (Aß 42/40 ratio), tau-181, GFAP, and (NfL using Simoa. Groups were compared using ANOVA with post hoc comparisons. Age and sex adjustment was done in ANCOVA models. RESULT: Among participants with MCI in COMPASS-ND, there were 159 (97 M/62 F) with MCI but without LB features and 105 (46 M/32 F) with one or more of the LB-MCI criteria. There were 161 HC (54 M/107 F), 79 PD (42 M/37 F), and 41 PD-MCI (35 M/7 F). The Aß 42/40 ratio and tau-181 differed between groups, with the LB-MCI group showing a lower Aß 42/40 ratio and higher tau-181 than the other groups. Post hoc comparison indicated that the ratio was lower in LB-MCI than HC, PD, and PD-MCI while tau-181 was higher than HC, PD, and MCI without LB features. GFAP and NfL did not differ across groups. Age and sex adjustment did not alter the main findings. CONCLUSION: In COMPASS-ND, participants with features of LB-MCI showed a biomarker profile suggestive of high Alzheimer co-pathology. Higher tau-181 suggests that these individuals might have a higher pathological burden than the other groups. The influence of other co-pathologies (i.e., vascular) and the influence on outcomes will be examined in this cohort. Future studies should examine for the presence of synuclein pathology across these groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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