Developing best practices for outreach for the Asian Cohort for Alzheimer’s Disease (ACAD) study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is a leading cause of death worldwide. Despite the global impact, clinical research in AD and, in particular, clinical trials, biomarker and genome‐wide association studies are underrepresented for racial/ethnic minorities such as Asian Americans and Asian Canadians (ASAC). The Asian Cohort for Alzheimer’s Disease (ACAD) is the first large AD cohort for ASAC to address this disparity, building on best practices in community recruitment and outreach strategies with the goal of identifying genetic and non‐genetic risk factors of AD in populations of Asian descent. ACAD will include individuals of Chinese, Korean and Vietnamese ancestry, representing the first multi‐cultural Asian cohort analysis for AD. Method Community‐Based Participatory Research (CBPR) principles are embedded through all activities as a fundamental strategy to increase research participant engagement of ASAC. CBPR engages the community in all phases of research (i.e., recruitment; resource sharing; study design; data interpretation) as a collaborative process between the community and researchers that leverages each other’s strengths/assets, and requires commitment to sustainability. ACAD’s Recruitment and Outreach Workgroup aims to: a) coordinate and monitor recruitment activities across all 8 recruiting sites in the US and Canada; b) develop and disseminate recruitment and community outreach/education material; c) work with ACAD’s community advisory board (CAB) to address community partner needs; d) work with AD and Asian community partners; and e) develop best practices for community outreach in Asian and immigrant populations. Result We have gathered local/regional/national leaders representing the three target ASAC cultural groups (Chinese, Korean, and Vietnamese) of ACAD as our CAB. Four significant activities thus far include: curation of information for public use; translation of ACAD educational/outreach materials; development and dissemination of social media information; and, identifying outreach and enrollment metrics as enduring documents for the research and community stakeholders. Conclusion The overarching goal of ACAD is to include this underserved and underrepresented group, reducing health disparities, while increasing our knowledge about the risk of AD among ASAC. Our multifaceted outreach and recruitment strategies will help to optimize ACAD’s success in recruitment and engagement with the ASAC community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,279 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».