MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4206841161 · doi:10.1002/alz.054100

The Asian Cohort for Alzheimer’s Disease (ACAD) study

2021· article· en· W4206841161 sur OpenAlexaffabout
Weixin Wang, Boon Lead Tee, Yian Gu, Clara Li, Briana Vogel, Dolly Reyes‐Dumeyer, Kelley Faber, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Howard J. Rosen, Gerard D. Schellenberg, Rohit Varma, Tatiana Foroud, Walter A. Kukull, Victor W. Henderson, Haeok Lee, Wai Haung Yu, Guerry M. Peavy, Howard Feldman, Richard Mayeux, Helena C. Chui, Gyungah Jun, Van Ta Park, Tiffany W. Chow

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkgroupDementiaOutreachVietnameseGerontologyCohortSomaliMedicineDiseaseFamily medicinePsychologyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Asian Americans and Asian Canadians (ASACs) are the fastest growing minority group in the US and Canada. Roughly 21% of ASACs will be 65 years or older by 2060, underscoring the importance to understand how dementia and Alzheimer’s disease (AD) affect these large sectors of the populace. By comparison, ASACs are under‐sampled in AD research. Culturally appropriate, community‐based approaches to recruit these understudied communities are urgently needed. Method The Asian Cohort for Alzheimer’s Disease (ACAD) will be the first large dementia genetics cohort to examine genetic/non‐genetic risk factors for AD among ASACs. Our clinical and community‐based participatory research (CPBR) scientists have a long collaborative history, experience and leadership in AD research. The National Institute on Aging (NIA) has resourced our study, which will leverage national AD research resources and facilitate collaborations with international cohorts. Result ACAD consists of 8 recruiting sites (6 US and 2 Canada), a coordinating site, an analysis site, and 4 active workgroups. ACAD has developed a data collection packet (DCP) and pre‐screening/sample collection procedures. The Data Management Workgroup has implemented them into a central REDCap database. The Outreach Workgroup has translated the forms and are conducting an outreach campaign into Chinese (Mandarin and Cantonese), Vietnamese and Korean. The Training Workgroup has developed a training curriculum for the administration of the DCP and for culturally appropriate approaches to recruitment. We will recruit cases of dementia, mild cognitive impairment, subjective cognitive complaint, and controls without cognitive impairment in collaboration with community partners, clinics, and nursing homes that serve Asian communities. We will collect saliva or blood for DNA/genetics and biomarker studies. Conclusion After launching ACAD in November 2020, we built foundation materials to initiate recruitment in Spring 2021. ACAD will provide guidance for future studies to explore ASAC risk factors for AD and related dementias. In collaboration with ongoing consortium efforts in Alzheimer’s Disease Genetics Consortium, trans‐ethnic insights from ACAD may identify potential novel, population‐specific therapeutic pathways for AD. Our long‐term goal will be to extend ACAD to South Asians, Filipinos, and Japanese.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetDementia and Cognitive Impairment Research→Travaux en français237 207→