Addressing global diversity in dementia research with the COSMIC collaboration
Notice bibliographique
Résumé
There is a need to study dementia risk factors more equitably across high-income countries (HICs) and low- and middle-income countries (LMICs). Cohort Studies of Memory in an International Consortium (COSMIC) is doing this by bringing together cohort studies of cognitive ageing from around the world to study dementia risk factors in a truly international way. COSMIC researchers have investigated a wide range of dementia risk factors across the diverse member studies and shown that some factors have different levels of association with dementia in different regions and populations. These differences include some cardiovascular and lifestyle factors having stronger associations with cognitive decline and dementia among Asian people than among White people. Conversely, more social factors were associated with reduced chances of mild cognitive impairment or dementia among Asian people than among White people. Interventions to prevent or delay dementia will require tailoring to optimise the local effect. COSMIC is currently developing methods to reliably assess dementia from limited data in under-resourced regions, producing dementia risk models appropriate for LMICs, and increasing its attention to genetics, biomarkers, and environmental factors across diverse regions and populations. Further, COSMIC is helping to train new researchers in LMICs, and COSMIC members are among the first to be boarded on Dementias Platform Australia, a secure data exchange platform facilitating cohort study data access by researchers anywhere in the world. We invite cohort studies from LMICs or under-studied populations to join COSMIC and help make dementia research as globally representative and collaborative as possible.
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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 | 0,124 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».