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Enregistrement W7117272128 · doi:10.1002/alz70857_096634

Gender‐Related Facilitators and Barriers to Participation in Observational Neurocognitive Aging Research in Older Adults: A Fuzzy Cognitive Mapping Approach

2025· article· en· W7117272128 sur OpenAlexaff
Vasvi Dhir, Isabel McDonald, Maude Gelinas Faucher, Ivan Sarmiento, Annick Gauthier, Neil Andersson, M J Yaffe, Maiya R. Geddes

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalSt Mary's Hospital CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveObservational studyCognitionFuzzy cognitive mapCognitive agingCognitive mapDiversity (politics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gender selection bias is a form of selection bias rooted in gender insensitivity or androcentrism, erroneously regarding research participants with different gender identities as similar/different. Neurocognitive aging research is largely subject to this bias, whereby study samples often overrepresent White, well-educated, women living in less socioeconomically deprived areas. This biased representation raises cardinal concerns about health equity and discrimination and about generalizability and reproducibility of neuroscientific findings. OBJECTIVES: This study identified gender-related barriers and facilitating factors older adults perceive when considering participation in observational neurocognitive aging research, as these factors may underly the bias. METHOD: We employed a participatory research methodology, called fuzzy cognitive mapping (FCM). The method is rooted in graph theory and social network analysis and portrays perspectives on what contributes to the occurrence of an outcome. Researchers discussed with participants from diverse groups and recorded their thoughts on what they perceived as factors encouraging or hindering their involvement in research. The factors were standardized across maps and organized in a causal network. We computed the fuzzy transitive closure (FTC) to quantify the maximum influence each factor has on other factors through direct and indirect links. The factors were aggregated into categories through inductive analysis. We computed measures of centrality, whereby categories with higher outdegree centrality scores were perceived as causes in the causal network and those with higher indegree centrality were perceived as outcomes. We operated analyses in a gender-segregated manner. RESULTS: We co-created 24 maps with participants (12 women, 12 men). Our results show the shared and distinct factors older men and women perceive when considering participation in brain health research. Both men and women perceived individuals' personal traits, quality of participant-researcher communications, logistic considerations, and research-specific practices as influential. Only women perceived their individual experiences related to the research as facilitating research engagement, whereas willingness to return benefits to the general population through research was exclusive to men. CONCLUSION: This study addressed the lack of diversity and poor representativeness, particularly of older men in neurocognitive aging research samples, to generate meaningful sampling strategies and ultimately knowledge suited to generalizable application, thus advancing toward unbiased science.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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