Abstract Introduction The socioeconomic costs of Alzheimer's disease (AD) in China and its impact on global economic burden remain uncertain. Methods We collected data from 3098 patients with AD in 81 representative centers across China and estimated AD costs for individual patient and total patients in China in 2015. Based on this data, we re‐estimated the worldwide costs of AD. Results The annual socioeconomic cost per patient was US $19,144.36, and total costs were US $167.74 billion in 2015. The annual total costs are predicted to reach US $507.49 billion in 2030 and US $1.89 trillion in 2050. Based on our results, the global estimates of costs for dementia were US $957.56 billion in 2015, and will be US $2.54 trillion in 2030, and US $9.12 trillion in 2050, much more than the predictions by the World Alzheimer Report 2015. Discussion China bears a heavy burden of AD costs, which greatly change the estimates of AD cost worldwide.

Abstract Introduction Neuronal‐derived exosomal Aβ42, T‐tau, and P‐T181‐tau have been demonstrated to be biomarkers of Alzheimer's disease (AD). However, no study has assessed the association of Aβ42, T‐tau, and P‐T181‐tau between exosomes and CSF. Methods This was a multicenter study with two‐stage design. The subjects included 28 AD patients, 25 aMCI patients, and 29 controls in the discovery stage; the results of which were confirmed in the validation stage (73 AD, 71 aMCI, and 72 controls). Results The exosomal concentrations of Aβ42, T‐tau, and P‐T181‐tau in AD group were higher than those in aMCI and control groups (all P < .001). The level of each exosomal biomarker was highly correlated with that in CSF. Discussion This study verified the agreement between CSF and blood exosomal biomarkers and confirmed that exosomal Aβ42, T‐tau, and P‐T181‐tau have the same capacity as those in CSF for the diagnosis of AD and aMCI.

This study aimed to develop and validate a bone marrow edema model using a magnetic resonance imaging-based radiomics nomogram for the diagnosis of osteoarthritis. Clinical and magnetic resonance imaging (MRI) data of 302 patients with and without osteoarthritis were retrospectively collected from April 2022 to October 2023 at Longhua Hospital affiliated with the Shanghai University of Traditional Chinese Medicine. The participants were randomly divided into two groups (a training group, n = 211 and a testing group, n = 91). We used logistic regression to analyze clinical characteristics and established a clinical model. Radiomics signatures were developed by extracting radiomic features from the bone marrow edema area using MRI. A nomogram was developed based on the rad-score and clinical characteristics. The diagnostic performance of the three models was compared using the receiver operating characteristic curve and Delong's test. The accuracy and clinical application value of the nomogram were evaluated using calibration curve and decision curve analysis. Clinical characteristics such as age, radiographic grading, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index score, and radiological features were significantly correlated with the diagnosis of osteoarthritis. The Rad score was constructed from 11 radiological features. A clinical model was developed to diagnose osteoarthritis (training group: area under the curve [AUC], 0.819; testing group: AUC, 0.815). Radiomics models were used to effectively diagnose osteoarthritis (training group,: AUC, 0.901; testing group: AUC, 0.841). The nomogram model composed of Rad score and clinical characteristics had better diagnostic performance than a simple clinical model (training group: AUC, 0.906; testing group: AUC, 0.845;