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Enregistrement W7117300370 · doi:10.1002/alz70857_104075

Enrollment and Scientific Update for the Multisite SuperAging Research Initiative

2025· article· en· W7117300370 sur OpenAlexaffabout
Amanda Cook Maher, Robert Bartha, Ivan Culum, Elizabeth Finger, Changiz Geula, Felicia C. Goldstein, Matthew J. Huentelman, Andrew Lim, Adam Martersteck, Marek M. Mesulam, Ozioma C. Okonkwo, Henry L. Paulson, Angela C. Roberts, Edna Rose, Phyllis Timpo, Antoine R Trammell, Richard H. Swartz, Karen Van Ooteghem, Emily Rogalskı

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of WaterlooSunnybrook Health Science CentreLawson Health Research InstituteRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionResilience (materials science)Psychological resilienceResistance (ecology)MEDLINELongitudinal data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Established in 2021, the SuperAging Research Initiative is a multisite, longitudinal study focused on identifying resilience and resistance factors that promote successful cognitive aging. "SuperAgers" are defined as individuals age 80+ with episodic memory performance that is average or better for individuals 20-30 years younger. The SuperAging Research Initiative aims to advance knowledge of the neurobiology of brain aging, resilience, and resistance against "typical" age-related cognitive decline and pathologic declines seen in Alzheimer's disease and related disorders. The SuperAging Research Initiative is focused on increasing racial-ethnic, geographical, and educational diversity by enrolling 500+ participants across the United States and Canada. The mid-project recruitment and enrollment success, baseline participant characteristics, and initial study findings from the unique cohort are highlighted. METHOD: Participant enrollment and harmonized data collection is ongoing at five North American sites. The protocol includes behavioral, biological, environmental, genetic, and psychosocial characteristics that may contribute to successful cognitive aging. Two embedded Research Projects provide focused opportunities to extend the depth and breadth of science. Project 1 utilizes state-of-the-art wearable technology to obtain quantitative measurements of daily activity, and Project 2 uses transcriptomic, genetic, and protein profiling to examine immune and inflammatory system parameters. RESULT: Across sites, >280 participants (ages 80-101 with 6-20 years education) have enrolled in the harmonized protocol using community engaged research (CER) strategies. More than 12 states/provinces are represented. To date, approximately 20% participants identify with a historically underrepresented racial-ethnic group. Sites leveraging existing CER methodology have enrolled a higher percentage of racially diverse participants (30+%). The Project 1 protocol has shown strong feasibility (>90%), yielding high-quality data (>95% data recovery) for a fully remote sensor data collection protocol. Project 2 has begun initial analyses, and estimates to date suggest SuperAgers have similar Alzheimer's disease polygenic risk scores compared to their cognitively-average peers. CONCLUSION: The prospective, longitudinal study of SuperAgers is feasible and provides a unique opportunity to identify mechanisms conferring cognitive resilience and resistance against "typical" and pathologic age-related cognitive decline. Outcomes may identify novel modifiable factors that promote successful cognitive aging.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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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