Applying Community Based Participatory Practices to Recruitment for the Asian Cohort for Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) involves many risk and protective factors encompassing genetics and lived experiences. Despite disease heterogeneity, inclusion of Asian ancestry lags. In the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) registry, only 2.5% of patients are of Asian ancestry. Lack of inclusion is even greater in the Alzheimer Disease Genetic Consortium, where Asian‐Americans represent only 0.7% of the population, 7‐fold less than the population (5%) of Asian‐Americans over 65. Cumulatively, disparity in research negatively impacts understanding of AD risk and protective factors and led to the formation of the Asian Cohort for Alzheimer’s Disease (ACAD) to address this lack of inclusion. Method Given the paucity of Asian American and Canadian older adults in AD research, ACAD applies a community‐based participatory research (CBPR) program to recruit participants, involving research‐community‐medicine partnerships to facilitate both better health outcomes and inclusion in research. A comprehensive program of brain health education, destigmatization, and bridging access to care are important aspects developed through ACAD Outreach and in Toronto. Extensive partnerships also help drive greater awareness about AD and related dementias to ensure a thriving dialog in the community. Result Since September 2021, the Toronto site has had interest from over 300 individuals of Chinese descent, successfully prescreened 2/3 of those and have thus far enrolled half in the study. Of completed participants, ∼50% are cognitively healthy, 20% with AD and 27% MCI, and 2/3 of participants have provided blood, despite societal reticence for blood donations. To achieve recruitment, we conducted multiple community events, including 15 virtual seminars, in addition to working with medical, long‐term care and community center partners, and using traditional print and social media. Tools to effectively community brain health education and ACAD were developed, including overcoming challenges to participation ensuring participant comfort. This has led to high referral rates (20%) indicating strong traction in the community. Conclusion ACAD has demonstrated feasibility in recruitment of voluntary participants to study the risk and protective factors of AD amongst Asian populations and will continue to recruit as well as analyze data, providing this information back to the community as part of the CBPR tenet.
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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 | 0,203 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».