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Enregistrement W3163413717 · doi:10.31234/osf.io/562hm

Sex differences in cognitive reserve: implications for Alzheimer’s Disease in women

2020· preprint· en· W3163413717 sur OpenAlexafffund
Sivaniya Subramaniapillai, Anne Almey, Maria Natasha Rajah, Gillian Einstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer's Society
Mots-clésCognitive reserveCognitionSocioeconomic statusPsychologyCognitive declineDiseaseDevelopmental psychologyDementiaGerontologyMedicineCognitive impairmentPsychiatryEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women represent ⅔ of the cases of Alzheimer’s disease (AD). Current research has focused on differential risks to explain higher rates of AD in women. However, factors that reduce risk for AD, like cognitive reserve, are less well explored. We asked: what is known about sex differences in how cognitive reserve mitigates risk for AD? To address this, we conducted a narrative review of the literature. Keywords were: “sex/gender differences”, “cognitive/brain reserve”, “Alzheimer’s Disease”, and the following cognitive reserve contributors: “education”, “IQ”, “occupation”, “cognitive stimulation”, “bilingualism”, “socioeconomic status”, “physical activity”, “social support”. Fifteen papers disaggregated their data by sex. Those papers observed sex differences in cognitive reserve contributors. There is also evidence that a subset of women may have greater resistance to AD, possibly due to greater cognitive reserve. We discuss how traditional cognitive reserve contributors are gendered and may not capture factors that support cognition in aging women.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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