Representation in Brain Imaging Research: A Quebec Demographic Overview
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging research must reflect the diversity of the populations it aims to serve. This scoping review examines the demographic characteristics (age, sex, race and ethnicity, and geographic representation) of participants in brain MRI and positron-emission tomography studies conducted in Quebec, Canada, between 1992 and 2023. A total of 1,549 studies, representing 62,555 participants, were identified through searches of Medline, Embase and Google Scholar, following JBI methodology. The vast majority of studies (92.7%) were conducted in Montreal, with limited representation from other urban centers and almost none from rural areas. Reporting of demographic variables was inconsistent: 22.1% of studies failed to report participant age adequately, and 20.3% did not fully report sex. Race and ethnicity were the most poorly documented, with fewer than 4% of studies reporting this information. Among the 2,396 participants with recorded race and ethnicity, 94.2% were categorized as White, highlighting a significant mismatch with Quebec's population diversity. Healthy participant samples were largely concentrated in the 20-35 age range, while clinical populations generally aligned with the expected age of disease onset. These findings reveal major gaps in demographic representation and reporting in Quebec-based neuroimaging research. Improving diversity and transparency is essential to ensure that neuroimaging findings are generalizable, equitable and clinically meaningful. We recommend the adoption of standardized demographic reporting formats, such as the Brain Imaging Data Structure, and broader recruitment efforts to capture underrepresented groups, including rural residents and racial and ethnic minorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».