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Optimizar os pontos de corte p de plasma de Lumipulse pTau217/Aβ42 numa coorte asiática com elevada carga de doença cerebrovascular

PreprintPsiquiatria
Imagem de arquivo, ilustrativa — não é do estudo. Nervo em corte transversal ao microscópio óptico. Berkshire Community College Bioscience Image Library · CC0 · Wikimedia Commons

PreprintNível 3 · Ciência emergentemedRxiv6 nov 20260 citações

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Pré-publicação. Ainda não revisada por pares; não deve orientar conduta.

O que aconteceu

A generalização dos pontos de corte pTau217 / A{beta}42 plasmáticos de lumipulse liberados pelo FDA para populações asiáticas permanece incerta, especialmente naqueles com alta carga de doença cerebrovascular concomitante (DVC). Foram avaliados pTau217, A{beta}42 e sua relação em 205 participantes de Singapura com neuroimagem amilóide correspondente. Os pontos de corte internos foram derivados utilizando uma estratégia de três faixas visando sensibilidade e especificidade de 95%. Plasma pTau217/A{beta}42 relação superou o pTau217 sozinho (área sob a curva, 0,951 versus 0,925; p=0,004), com desempenho comparável através de gravidades CeVD. Os pontos de corte da razão plasmática alcançaram valor preditivo negativo de 98%, valor preditivo positivo de 88% e acurácia de 95%, classificando 10% como risco intermediário. O uso de pontos de corte liberados pelo FDA para nossa coorte manteve sensibilidade de 97% e valor preditivo negativo, mas apresentou menor especificidade (86%), valor preditivo positivo (77%) e acurácia (85%), sendo 29% classificados como de risco intermediário. Nossos achados apoiam a necessidade de validação populacional específica de pontos de corte de biomarcadores de sangue liberados pela FDA de patologia amilóide cerebral.

Tradução automática do resumo original, publicado em medRxiv sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.

O estudo original

Optimizing Lumipulse plasma pTau217/Aβ42 ratio cutpoints in an Asian cohort with high cerebrovascular disease burden

Joyce R. Chong, Ting Yu Amelia Yam, An Qi Toh, Gandan Jiang, Temmei Ito, Chizuru Kobayashi, Amitabh Dash, Pallavi Sachdev, Christopher P. Chen, Mitchell K.P. Lai

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