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Enregistrement W7117247569 · doi:10.1002/alz70857_098783

Examining subjective cognitive decline in a Canadian multi‐ethnic cohort of older adults

2025· article· en· W7117247569 sur OpenAlexaffabout
Georgia Gopinath, Rachel Yep, Tulip Marawi, Rohina Kumar, Simran Malhotra, Angelina Zhang, Madeline Wood Alexander, Alexander Nyman, Silina Z. Boshmaf, Katie L. Vandeloo, Sandra E. Black, Maged Goubran, Jennifer S Rabin

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSunnybrook HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Cognitive declineEthnic groupAnxietyCohortAssociation (psychology)Cohort studyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subjective cognitive decline (SCD) may represent one of the earliest symptoms of Alzheimer's disease. However, SCD remains understudied in diverse ethnoracial groups, particularly among individuals of Asian descent. Leveraging data from a cohort study of Canadian South Asian, Chinese, and White older adults, this study investigated ethnic differences in: (1) SCD burden, (2) the association between self- and study partner-reported SCD, and (3) the demographic and neuropsychiatric factors associated with SCD. METHODS: Participants were South Asian, Chinese, and White adults aged 55-85 enrolled in the observational cohort study, Canadian Multi-Ethnic Research on Aging (CAMERA). Participants were classified as cognitively unimpaired based on a Clinical Dementia Rating global score of 0. SCD was assessed using the self- and study partner-reported Cognitive Functioning Index (CFI). Depression and anxiety symptoms were measured using the Geriatric Depression Scale and Generalized Anxiety Disorder-7 Scale, respectively. Linear regression models were used to examine associations of interest, adjusting for age, sex, years of education, as well as depression and anxiety symptoms. RESULTS: We included 140 participants (mean age=65.8±6.4, 69.3% female) who self-identified as South Asian (n = 38), Chinese (n = 52) or White (n = 50). Self-reported CFI scores were significantly higher in South Asian (β=0.9, p = 0.02) and Chinese participants (β=1.4, p < 0.001) compared to White participants, and did not significantly differ between South Asian and Chinese participants (β=0.5, p = 0.2). Self- and study partner-reported CFI scores were significantly associated across the whole sample (β=0.3, p = 0.01), with no moderation by ethnicity (p>0.05). However, the associations between symptoms of depression and anxiety with self-reported CFI scores were stronger in South Asian and Chinese participants compared to White participants (p < 0.05). The associations between depression and anxiety with CFI did not significantly differ between South Asian and Chinese participants (p>0.05). CONCLUSIONS: In a sample of cognitively unimpaired older adults, self- and study partner-reported SCD were associated, and the strength of the association did not differ across ethnic groups. However, among South Asian and Chinese participants, SCD burden was greater and more strongly associated with depression and anxiety symptoms. These findings underscore the importance of considering ethnoracial differences and neuropsychiatric symptoms when assessing SCD in diverse populations.

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)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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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