CLOSING THE EQUITY GAP: DEMENTIA RESEARCH WITH INDIGENOUS POPULATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This symposium highlights community-based work focusing on Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD) conducted with Indigenous populations across the United States and Canada. We describe not only outcomes and findings of these various projects but also the essential research processes necessary for creating relationships and working with Indigenous partners and communities. We begin with Whetung, who takes a quantitative approach to describe the landscape of cognitive disparities among Indigenous older adults due to structural inequities, in particular, everyday and lifetime discrimination experiences. Next, Blind et al. describe the in-depth and iterative process of cultural adaptation of cognitive assessments. They are currently adapting validated cognitive assessments for Indigenous populations in Canada, this time for urban and reservation-residing American Indian populations. The final presentations by Jacklin et al. and Lewis will focus on qualitative research of cultural explanatory models and lived experience of dementia from the viewpoints of two different participant groups: healthy older adults (Indigenous communities in Minnesota, Wisconsin, and Ontario) and caregivers of people living with dementia (Alaska Native). ADRD research with Indigenous Peoples is scarce but growing, and this symposium highlights the innovate, various, and exceptional approaches to this research. This symposium highlights research projects which are rooted in the values of Indigenous knowledges and research methods, community-based participatory research, qualitative research, and the Six Rs of research (respect, relationship, representation, relevance, responsibility, reciprocity; Tsosie et al. 2022). Using these approaches, our research seeks to understand and close the equity gap for Indigenous older adults dealing with ADRD. Indigenous Peoples Interest Group Sponsored Symposium
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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 | 0,143 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».