Eficacia de los biomarcadores sanguíneos en el diagnóstico precoz de la enfermedad de alzheimer esporádica: una revisión sistemática.
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La enfermedad de Alzheimer (EA), trastorno neurodegenerativo, y por tanto, progresivo e irreversible, es la forma más frecuente de demencia; síndrome altamente incapacitante. No obstante, esta es la última etapa de un Continuum neurodegenerativo. En este marco biológico, se emplean biomarcadores para establecer la definición de EA, ofreciendo la posibilidad de un diagnóstico precoz. Objetivo: Evaluar la eficacia de los marcadores biológicos sanguíneos en el diagnóstico de la EA esporádica durante la fase de predemencia. Metodología: Se realizó una búsqueda bibliográfica sistemática en PubMed y Scopus que posteriormente fue cribada al aplicar los criterios de inclusión y exclusión. Los datos más relevantes fueron agrupados en una tabla resumen. Para evaluar la calidad de la evidencia se emplearon los niveles de evidencia del Scottish Intercollegiate Guidelines Network y para valorar el riesgo de sesgos la Newcastle-Ottawa Scale y el QUADAS-2. Resultados: Se evaluaron 11 estudios publicados en los últimos 10 años, reuniendo un total de 6.555 participantes. Se evidenció la asociación de los biomarcadores plasmáticos afamina, IGHM, BACE1, cociente Aβ1-42/Aβ1-40, ptau181, GFAP, NFL, sAXL, IL-6 e YKL-40 con diferentes características de la EA. Asimismo, la mayoría mostró potencial tanto en el diagnóstico precoz de la EA como en la predicción de progresión a demencia por EA. Conclusión: El cociente Aβ1-42/Aβ1-40, p-tau181 y NFL son los biomarcadores plasmáticos que han exhibido mayor potencial para ser aplicados en la práctica clínica y detectar a pacientes con EA esporádica en la etapa prodrómica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.037 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.024 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".