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Enregistrement W4406223400 · doi:10.1002/alz.095035

The Canadian Multi‐Ethnic Research on Aging (CAMERA) Study: Objectives and Design

2024· article· en· W4406223400 sur OpenAlexaffabout
Tulip Marawi, Harleen Rai, Alexander Nyman, Georgia Gopinath, Madeline Wood Alexander, Rachel Yep, Silina Z. Boshmaf, Douglas P. Munoz, Walter Swardfager, Sandra E. Black, Maged Goubran, Jennifer S. Rabin

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite being among the fastest‐growing ethnoracial groups in Canada and the United States, individuals of Asian descent are significantly underrepresented in research on Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD). Limited evidence suggests a lower incidence of dementia among Asian Americans compared to their White counterparts; however, there is variability in risk factors among Asian American subgroups. Understanding this heterogeneity is crucial for tailoring dementia prevention and intervention strategies in Asian populations. To address this gap, we launched the CAnadian Multi‐Ethnic Research on Aging (CAMERA) study in Toronto, Canada. Method CAMERA is a 5‐year longitudinal observational study based at Sunnybrook Health Sciences Centre in Toronto, Canada. CAMERA aims to enroll 300 cognitively unimpaired adults aged 55‐85 who self‐identify as South Asian, Chinese, or non‐Hispanic White (n = 100/group). Participants are recruited from the greater Toronto area using culturally appropriate, community‐based participatory approaches. We formed a community advisory board (CAB) comprising community members who share the same identity, language, culture, and values as CAMERA participants. The CAB actively engages in the research process, participant recruitment, research questions, and knowledge translation. In terms of the study protocol, at baseline (Year 1), Year 3, and Year 5, participants complete clinical, cognitive, brain MRI, blood (for genetic and biomarker analysis), and language‐ and culturally neutral eye‐tracking assessments. Every year, participants complete a series of questionnaires via REDCap covering demographic, community, cultural and social, mental and physical health, and sex‐specific health factors. Result As of April 2024, we have enrolled 131 participants. Of those, 92 participants completed baseline Year 1 testing. Of the 92 participants, 31 (33.7%) self‐identified as South Asian, 36 (39.1%) as Chinese, and 25 (27.2%) as non‐Hispanic White. Participants have a mean age of 68.1 years (SD = 6.2), and are mostly female (62 (67.4%)). Conclusion To our knowledge, this will be the first longitudinal cohort study that brings together sensitive brain imaging tools, novel blood‐based markers, and comprehensive cognitive data to investigate ADRD risk in understudied Asian subgroups. This research will yield currently unavailable data to inform the development of precision strategies to prevent and delay ADRD in Asian and other 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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreProtocole

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
Publié2024
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