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Enregistrement W7116661776 · doi:10.1002/trc2.70189

Protocol for the Asian Cohort for Alzheimer's Disease (ACAD) Study

2025· article· en· W7116661776 sur OpenAlexaffabout
Martin Ho, Guerry M. Peavy, H. Lee, Yian Gu, Walter A. Kukull, Yun‐Beom Choi, Wai Haung Yu, Dolly Reyes‐Dumeyer, Victor W. Henderson, Boon Lead Tee, Howard Feldman, Clara Li, Hyun‐Sik Yang, Jody‐Lynn Lupo, Ging‐Yuek R. Hsiung, Collin Liu, Ellen C. Wong, Richard Mayeux, The Asian Cohort for Alzheimer's Disease Study, Van M. Ta Park, Gyungah R Jun, Helena C. Chui, Li‐San Wang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésProtocol (science)DiseaseCohortCohort studySouth asiaData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: To address knowledge gaps in Alzheimer's disease (AD) research, the Asian Cohort for Alzheimer's Disease (ACAD) Study will recruit over 5000 participants of Asian descent aged 60 or older in the United States and Canada. The current focus is on participants with Chinese, Korean, or Vietnamese ancestry, with the goal of characterizing both genetic and non-genetic risk factors. ACAD has assembled a culturally and linguistically appropriate data collection protocol, as well as a biosample collection protocol. Recruitment strategies follow community-based participatory research (CBPR) approaches to encourage research participation and engage Asian communities in brain health education. METHODS: The ACAD Clinical Core has developed a data collection packet (DCP) that gathers information on demographics, lifestyle factors, medical history, functional impairment, and cognitive status to support a dementia-related consensus diagnosis. Questionnaires and cognitive tests in the DCP are carefully selected or adapted to strike balance between alignment with existing AD cohorts and capturing the uniqueness in Asian subpopulations that may be related to AD. ACAD conducts a 2-year follow-up visit with all participants and a second 2-year follow-up visit with those participants who received a diagnosis of mild cognitive impairment at the first follow-up visit to confirm the robustness of the DCP and capture the trajectory of cognitive decline. DISCUSSION: ACAD is well positioned to address major challenges in recruitment, language barriers, and cultural appropriateness to ensure accurate assessment with the use of the DCP (developed in ACAD targeted languages) and multilingual research coordinators. Along with DNA and plasma biomarkers derived from biosamples, ACAD integrates comprehensive survey and cognitive data to facilitate multidimensional analyses. The data collection protocol is adaptable for other Asian subpopulations beyond ACAD's current focus, with an expectation of further bridging the gap in participant diversity within AD research. Highlights: Asian Americans and Asian Canadians constitute one of the fastest growing non-White older populations.Asians have been under-represented in American and Canadian AD research.The ACAD Study addresses that under-representation in research.The study investigates Chinese, Vietnamese, and Korean genetic and non-genetic risk factors for AD.The data collection protocol is adapted for Asians but maintains synergy with existing cohorts.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,023

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 Opus0,410
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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