Using community-based geographical information system (GIS) to recruit older Asian Americans in an Alzheimer’s disease study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to show the usefulness of incorporating a community-based geographical information system (GIS) in recruiting research participants for the Asian Cohort for Alzheimer's Disease (ACAD) study for using the subgroup of Korean American (KA) older adults. The ACAD study is the first large study in the USA and Canada focusing on the recruitment of Chinese, Korean and Vietnamese older adults to address the issues of under-representation of Asian Americans in clinical research. METHODS: To promote clinical research participation of racial/ethnic minority older adults with and without dementia, we used GIS by collaborating with community members to delineate boundaries for geographical clusters and enclaves of church and senior networks, and KA serving ethnic clinics. In addition, we used socioeconomic data identified as recruitment factors unique to KA older adults which was analysed for developing recruitment strategies. RESULTS: GIS maps show a visualisation of the heterogeneity of the sociodemographic characteristics and the resources of faith-based organisations and KA serving local clinics. We addressed these factors that disproportionately affect participation in clinical research and successfully recruited the intended participants (N=60) in the proposed period. DISCUSSION: Using GIS maps to locate KA provided innovative inroads to successful research outreach efforts for a pilot study that may be expanded to other underserved populations across the USA in the future. We will use this tool subsequently on a large-scale clinical genetic epidemiology study. POLICY IMPLICATION: This approach responds to the call from the National Institute on Aging to develop strategies to improve the health status of older adults in diverse populations. Our study will offer a practical guidance to health researchers and policymakers in identifying understudied and hard-to-reach specific Asian American populations for clinical studies or initiatives. This would further contribute in reducing the health and research disparity gaps among older minority populations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».