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Enregistrement W7117325960 · doi:10.1002/alz70859_105750

Reference charts of plasma p‐tau217 as a pre‐screening tool in AD clinical trials

2025· article· en· W7117325960 sur OpenAlexaff
Pamela C.L. Ferreira, Guilherme Povala, Bruna Bellaver, Guilherme Bauer‐Negrini, Cristiano Schaffer Aguzzoli, Firoza Z Lussier, João Pedro Ferrari‐Souza, Douglas Teixeira Leffa, Marina Scop Madeiros, Carolina Soares, Helmet T. Karim, Eduardo R. Zimmer, Chang Hyung Hong, Hyun Woong Roh, Ann D Cohen, Pedro Rosa‐Neto, Dana Tudorascu, Beth E. Snitz, Thomas K Karikari, Sang Joon Son, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialChartCalibrationMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasma phosphorylated tau (p-tau) has been used as a pre-screening tool in clinical trials. Using plasma p-tau for pre-screening may help identify individuals more likely to be Aβ-PET positive, reducing the number of PET scans needed at enrollment and decreasing recruitment costs. This study aims to evaluate the cost-effectiveness of plasma p-tau using liberal, intermediate, and conservative thresholds as pre-screening tools in clinical trials across the AD spectrum. METHOD: We studied 1,673 individuals across the AD spectrum from five cohorts: 707 cognitively unimpaired(CU) and 966 cognitively impaired(CI) with plasma p-tau217 measures and Aβ-PET. We tested three threshold methods:liberal(95% sensitivity), intermediate (Youden index), and conservative(95% specificity). The recruitment sample size was calculated based on p-tau217 assay sensitivity, specificity, and Aβ positivity prevalence for a final sample size of 1,000 based on recent phase 3 trials. RESULT: The intermediate threshold was the most cost-effective, followed by the conservative. Surprisingly, the liberal threshold did not outperform the strategy of screening only with Aβ-PET (Figure 1). SAMPLE SIZE: In CU, pre-screening with the intermediate threshold increased the initial sample size by 30% compared to the non-pre-screened group (n=5,000), while in CI, it increased by 28%(n=2,128). The number of Aβ-PET scans was reduced by 64% in CU and 46% in CI. Trial Cost: In CU, the intermediate threshold reduced costs by 59% compared to no pre-screening ($24M). In CI, costs were reduced by 39% compared to no pre-screening ($9.4M). We tested the pre-screening method using other p-tau217 assays and epitopes and observed reductions in Aβ-PET scans and recruitment costs for all p-tau assays (Figure 2). Using our models and data, we developed a free online tool that allows users to calculate the sample size needed when using plasma p-tau as a pre-screening method for recruiting individuals for clinical trials. This tool will be released with our publication at AAIC (Figure 3). CONCLUSION: Our study demonstrates that plasma p-tau217 is an effective pre-screening tool for clinical trials, with the intermediate threshold being the most cost-effective for both CU and CI. This approach reduces the need for Aβ-PET scans and optimizes recruitment time and costs, potentially enhancing the efficiency of clinical trial designs within the AD spectrum.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,277
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,277
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,292 · 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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