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Enregistrement W4312087289 · doi:10.1002/alz.066407

The SuperAging Research Initiative: A multisite consortium focused on identifying factors promoting extraordinary cognitive aging

2022· article· en· W4312087289 sur OpenAlexaffabout
Emily Rogalskı, Matthew J. Huentelman, Angela Roberts, Amanda Cook Maher, Bill McIlroy, Karen Van Ooteghem, Elizabeth Finger, Andrew Lim, Ozioma C. Okonkwo, Felicia C. Goldstein, Ihab Hajjar, Todd B. Parrish, Denise Scholtens, Stephanie Gutierrez, Sandra Weıntraub, Changiz Geula, M.‐Marsel Mesulam

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialNeuropathologyGerontologyCognitionPsychologySocioeconomic statusCohortMedicineNeurosciencePsychiatryDiseasePathologyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The designation of SuperAger is reserved for individuals age 80+ who have episodic memory capacity that would be considered at least average for those 2‐3 decades younger. The presence of such outliers raises questions of fundamental importance to the neurobiology of brain aging. Have these superior memory performers resisted age‐related changes, or have they simply started from a much higher baseline? Do they have identifiable peculiarities of genetic background? Is there something special about their brain structure or perhaps their resistance to age‐related processes such as neurofibrillary degeneration and amyloid deposition? These are the questions that were initially addressed by the Northwestern SuperAging Project, which identified unique results encompassing cognitive, psychosocial, molecular, and neuropathologic markers that characterize SuperAgers. Obstacles to further progress have been the relative rarity of this phenotype and, consequently, the barriers to racial diversity in the cohort. Methods To address these challenges, we established the SuperAging Research Initiative, a multicenter study focused on increased minority representation, to identify behavioral, health, biologic, genetic, environmental, socioeconomic, psychosocial, neuroanatomic, and neuropathologic factors associated with SuperAging. Results Here we provide the organizational structure and progress to date of the SuperAging Research Initiative, which includes three Cores (Administrative/Biostatistics, Clinical/Imaging, and Biospecimen/Neuropathology) and two Research Projects. Enrollment (n = 500) is planned across four US Sites located in Illinois, Wisconsin, Michigan, and Georgia, and a Canadian Site in Southwest Ontario, with a focus on enrollment of Black SuperAgers and Cognitively Average Elderly Controls with similar demographics. Project 1 uses state‐of‐the‐art wearable technology to obtain quantitative everyday measurements of life sleep, physical activity, autonomic responsivity, and social engagement to determine whether SuperAgers have relatively preserved physiologic and behavioral ‘complexity’ compared to Controls. Project 2 focuses on transcriptomic, genetic, and protein profiling to examine central and peripheral immune and inflammatory system parameters of SuperAgers. Conclusions By identifying factors contributing to superior memory performance in old age, outcomes may help isolate modifiable factors that promote healthspan and perhaps also prevent age‐related brain diseases such as Alzheimer’s disease.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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