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Enregistrement W4390200577 · doi:10.1002/alz.080382

The Asian Cohort for Alzheimer’s Disease pilot study at University of California San Francisco: A focus on recruitment of Chinese American older adults

2023· article· en· W4390200577 sur OpenAlexaboutno aff
Boon Lead Tee, Marian Tzuang, Kevin Lieu, Diana Mei, Howard J. Rosen, Serggio Lanata, Weixin Wang, Tiffany W. Chow, Gyungah Jun, Van Ta Park

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachCohortGerontologyMedicineChinese americansFamily medicineDiseaseEthnic groupInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Asian American and Canadian (ASAC) populations have long been under‐represented in Alzheimer’s disease (AD) research. The Asian Cohort for Alzheimer’s Disease (ACAD) is the first large US and Canada cohort to study genetic and non‐genetic AD risk factors specifically for older ASAC persons. The University of California San Francisco (UCSF) is one of ACAD’s largest recruitment sites for Chinese American participants. Method The UCSF ACAD team has adopted a collaborative multifaceted approach to outreach, recruitment, and data collection including a) recruitment from community partners, social media platforms, clinic referrals, CARE (a research recruitment registry for Asian Americans, Native Hawaiians, and Pacific Islanders), and other ongoing studies (e.g., UCSF’s Alzheimer’s Disease Research Center); b) coordination of multilingual and culturally appropriate outreach events with multiple San Francisco Bay Area community organizations that serve the Chinese American community; c) pilot of ACAD’s data collection packet and procedures in two testing modes (in‐person, on‐line) and three spoken languages (Cantonese, English, Mandarin). Result As of January 2023, UCSF has enrolled 121 participants, 116 (95.87%) of whom have completed their visits since we began enrollment in July 2021. Out of the 116 participants, 80 (68.97%) were co‐enrolled with other ongoing studies, 21 (18.10%) were recruited from outreach events in the community, and 15 (12.93%) participated in ACAD through CARE registry, clinic referrals, or social media platforms. The age of our cohort ranges from 60‐90 years (m = 70.45 years). Most of the participants were females (72.4%) and had a college or graduate level education (68.97%). Approximately 50% of the participants completed the study in Mandarin, 32.76% in English, and 17.24% in Cantonese. Nearly two‐thirds of the participants completed their visits virtually. Consensus diagnoses were fully reviewed on 106 participants, including 61 cognitively normal controls, 16 with subjective cognitive complaints, 23 with mild cognitive impairments, and 6 with AD diagnosis. Conclusion ACAD aims to enhance the representation of ASAC communities in AD research. The use of culturally and linguistically tailored approaches has and will continue to assist us in outreach, recruitment, and data collection efforts as we aim to expand our sample size and collect longitudinal data.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,316 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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