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Enregistrement W7116873811 · doi:10.1002/alz70860_101074

Exploring sex‐specific risk factors in cognitive decline: a network analysis of modifiable and non‐modifiable determinants

2025· article· en· W7116873811 sur OpenAlexaffabout
Brittany Intzandt, Joel Ramirez, Benjamin Lam, Mario Masellis, Christopher J.M. Scott, Gillian Einstein, Louis Bherer, Sandra E. Black

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteThe Scarborough HospitalSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalBaycrest HospitalOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionDementiaBlood pressureNeuroimagingCognitive impairmentNetwork structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Dementia incidence is projected to nearly triple by 2050 worldwide 1 , posing unique challenges to healthcare systems. Identifying non‐modifiable and modifiable risk factors (RF) is crucial, including sex‐specific factors, given the higher prevalence of dementia among females (60%) 2 . This study employed to network analysis to examine common RF for dementia, as identified in the Lancet Commission 3,4 in individuals with cognitive decline (CD) comparing sex‐specific networks to identify unique RF and interactions. Method 411 individuals with CD were included (mild cognitive impairment and Alzheimer's dementia) from the Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (30% of participants) and Canadian Consortium for Neurodegeneration in Aging (52% female – Table 1). A network analysis 5 was used to examine non‐modifiable (e.g., age), modifiable (e.g., sleep, alcohol use) and cognitive outcomes. Sex‐specific networks were created and compared, node centrality was investigated to determine the relative importance of each RF. Result No statistical difference in network structure between CD males and females was observed (M = 0.221; p = 0.256). The male network did have higher global strength than the females’, indicating greater connectivity among all nodes (S = 0.688; p = 0.044)[Figure 1&2). In the female network, nodes that were central (greatest impact on network structure) were systolic blood pressure, diagnosis (mild cognitive impairment vs Alzheimer's disease), age and sleep quality, while memory and cognitive medication use were central nodes for males ( p < 0.05). Specific edges, such as the relationship between systolic blood pressure and other RF (Figure 1 and 2), were significantly different between networks Conclusion Our findings reveal unique sex‐specific network patterns of RF for CD, emphasizing the importance of sex‐disaggregated analyses. Although the overall structure of the networks were not statistically different, key differences in patterns for the edges and nodes emerged, with males demonstrating higher connectivity among RF, and thus a more closely related network of RF. These findings point to significant gaps in our understanding of sex‐specific RF for CD and highlight the need for further investigation to disentangle these complex relationships. Future work should integrate biomarkers, such as neuroimaging to further explore how sex‐specific RF influence dementia risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,241 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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