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Enregistrement W4412708179 · doi:10.1016/j.neuroscience.2025.07.036

Addressing global diversity in dementia research with the COSMIC collaboration

2025· article· en· W4412708179 sur OpenAlexfundno aff
Darren M. Lipnicki, Ashleigh S. Vella, Jiyang Jiang, Louise Mewton, Annabel P. Matison, Karen A. Mather, Anbupalam Thalamuthu, Vibeke S. Catts, Rory Chen, Nikita Husein, Wei Wen, Nicole A. Kochan, John D. Crawford, Perminder S. Sachdev

Notice bibliographique

RevueNeuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Health and Medical Research CouncilSödra Älvsborgs SjukhusIndiana Soybean AllianceNational Institutes of HealthAustralian Research Data CommonsCanadian Fertility and Andrology Society
Mots-clésDementiaCohortPsychological interventionCohort studyGerontologyPsychologyCognitionMedicinePsychiatryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0040,037
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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