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Enregistrement W7133075780

Biomarkers of Agitation in Patients with Alzheimer's disease

2019· dissertation· W7133075780 sur OpenAlexfundno aff
Myuri Ruthirakuhan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer SocietyConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementAlzheimer's Drug Discovery Foundation
Mots-clésBiomarkerDiseaseSeverity of illnessPsychomotor agitationClinical trialLongitudinal study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agitation is challenging to treat in Alzheimer’s disease (AD) and has significant implications for patients and caregivers. A major source of difficulty in identifying safe and effective treatments for agitation is the lack of validated biomarkers. The goal of this work was to investigate biomarkers of agitation in patients with AD. Study 1: This study systematically reviewed 57 papers investigating biomarkers of agitation in AD. Studies 2-5: Blood samples were collected from 38 participants enrolled in a randomized, placebo-controlled trial investigating nabilone, a synthetic cannabinoid, for the treatment of agitation in AD. The cross-sectional and longitudinal associations between agitation and 24-S-hydroxycholesterol (cerebrocholesterol (Cchol) (study 2), lipid peroxidation markers of oxidative stress (OS) (study 3), and inflammatory cytokines (study 4) and a biosignature of response to nabilone (study 5) were investigated. These processes are altered in AD and may be associated with agitation and/or endocannabinoid signalling. Study 1: Of six classes of biomarkers identified, most were diagnostic in nature, substantiating the need for studies investigating the longitudinal associations between biomarkers and agitation in AD. Study 2: Cchol was associated with agitation severity cross-sectionally, and longitudinally. However, Cchol did not predict response to nabilone, and did not change over time with nabilone. Study 3: Baseline levels of the late-stage lipid-peroxidation marker, 4-hydroxynonenal (4-HNE) were associated with agitation severity cross-sectionally, and longitudinally. However changes in 4-HNE were not associated with changes in agitation severity in either phase. Study 4: The pro-inflammatory cytokine, tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) was associated with agitation severity cross-sectionally. Lower baseline and decreases in TNF-α were associated with decreases in agitation severity in the nabilone phase only. Study 5: Inflammatory cytokines, and markers of OS predicted response to nabilone based on symptoms of verbal and physical agitation, respectively. Findings from the nabilone trial suggest that Cchol, 4-HNE and TNF-α may be useful markers of agitation severity. Additionally, response to nabilone may be influenced by the degree of OS and neuroinflammation a patient may have. As there are no validated biomarkers of agitation, identifying markers of agitation and response would assist in identifying patients who may benefit from treatment with nabilone.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,344 · 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
Publié2019
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