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Enregistrement W2536737334 · doi:10.1097/wad.0000000000000174

Willingness to Be a Brain Donor

2016· article· en· W2536737334 sur OpenAlexaff
Linda Boise, Ladson Hinton, Howard J. Rosen, Mary C. Ruhl, Hiroko H. Dodge, Nora Mattek, Marilyn Albert, Andrea Denny, Joshua D. Grill, Travonia Hughes, Jennifer H. Lingler, Darby Morhardt, Francine Parfitt, Susan Peterson-Hazan, Viorela Pop, Tara Rose, Raj C. Shah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Aging
Mots-clésEthnic groupDonationAfrican americanDiseaseRace (biology)PsychologyGerontologyMedicineClinical psychologyFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Racial and ethnic groups are under-represented among research subjects who assent to brain donation in Alzheimer disease research studies. There has been little research on this important topic. Although there are some studies that have investigated the barriers to brain donation among African American study volunteers, there is no known research on the factors that influence whether or not Asians or Latinos are willing to donate their brains for research. METHODS: African American, Caucasian, Asian, and Latino research volunteers were surveyed at 15 Alzheimer Disease Centers to identify predictors of willingness to assent to brain donation. RESULTS: Positive predictors included older age, Latino ethnicity, understanding of how the brain is used by researchers, and understanding of what participants need to do to ensure that their brain will be donated. Negative predictors included African/African American race, belief that the body should remain whole at burial, and concern that researchers might not be respectful of the body during autopsy. DISCUSSION: The predictive factors identified in this study may be useful for researchers seeking to increase participation of diverse ethnic groups in brain donation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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