使用模糊认知映射(Fuzzy Cognitive Mapping)研究性别因素对参与老龄化相关研究的促进作用与阻碍

《Neurobiology of Aging》:Gender-Related Facilitators and Barriers to Participation in Research on Aging using Fuzzy Cognitive Mapping

【字体: 时间:2026年02月05日 来源:Neurobiology of Aging 3.5

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  认知神经科学老龄化研究中性别招募偏差的成因分析,通过模糊认知映射发现老年男女参与研究的主要障碍和促进因素,女性受个人职业经验影响更大,男性更关注社会回报,提出改进招募策略的路径。

  
Vasvi Dhir|Ivan Sarmiento|Isabel McDonald|Maude Gélinas Faucher|Stéfanie A. Tremblay|Mark J. Yaffe|Neil Andersson|Maiya R. Geddes
加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所及医院医学与健康科学学院神经学与神经外科系,邮编H3A 2B4

摘要

在关于衰老的认知神经科学研究中,观察性研究中老年女性的比例往往过高,而临床试验中男性比例则偏高。目前对于导致这种性别间选择偏差的因素了解甚少。解决这一知识空白对于指导我们如何减少选择偏差、提高研究结果的普遍性、可靠性和可重复性至关重要。我们的目标是识别老年人参与认知神经科学研究时所面临的障碍和促进因素,以及这些因素在老年女性和男性之间的共性和差异。我们采用了模糊认知映射(FCM)方法,该方法有助于促进参与者参与研究。通过与研究参与者共同创建地图,我们确定了影响其参与研究的因素及其相互关系。随后对这些因素进行了标准化处理,通过主题分析进行分类,并利用图论方法将其组织成群体层面的因果网络。研究结果表明,老年女性和男性都认为个人心理动机、与研究团队的沟通质量、后勤考虑以及研究特定实践是影响其参与研究的关键因素。同时我们也发现了一些性别间的差异:女性更受以往个人和职业经验的驱动,而男性则更愿意将研究带来的益处回馈给社会。这些发现为制定采样策略提供了依据,有助于确保老年女性和男性在衰老研究中的公平参与和样本代表性。

部分内容摘录

引言

“科学的目标是发现关于自然的普遍性知识,这些知识在大多数情况下都成立”(Rudolph等人,2023年,第6页)。具有代表性和随机性的样本是获得此类知识的基础。一个研究样本如果能够生成可推广到目标人群的估计结果和解释,那么它就是具有代表性的。包括队列研究在内的认知衰老研究常常受到招募偏见的影响。

参与者

我们采用了主动的现场招募策略,在蒙特利尔圣玛丽医院麦吉尔家庭医学中心的候诊室接触患者(图1)。该中心服务的人群具有丰富的文化多样性,因为它位于加拿大人口最密集、种族最多元化的社区之一,该地区有超过一百个不同的族群(Paré,2008年)。本研究的研究对象需满足年龄超过60岁等条件。

结果

在我们接触的参与者中,有24人完成了模糊认知映射(FCM)任务(平均年龄72.7岁±8.5岁,其中12人为女性,62.5%拥有大学及以上学历),26人未完成任务(10人表示有兴趣但未返回进行后续交流;16人拒绝参与研究,但同意完成人口统计问卷、表格2、表格3和补充材料3)。
十二名老年女性和十二名老年男性参与了二十四次单独的映射任务(原始地图)

讨论

在关于衰老的认知神经科学研究中,性别招募偏见普遍存在。识别导致这种偏见的因素对于提高不同参与者的研究可及性至关重要。模糊认知映射(FCM)方法使参与者能够表达他们的担忧、看法和需求,从而描绘出影响其参与研究的各种因素。

结论

性别招募偏见会负面影响我们对老年女性和男性认知衰老现象的理解准确性。通过使用FCM方法(该方法有助于促进多元利益相关者的参与),我们识别出了老年人认为影响其参与认知衰老研究的因素,以及这些因素在不同性别参与者之间的差异。将这些结果应用于实践,有助于实现老年人的公平招募。

资金支持

本研究的开展部分得到了加拿大国家科学与工程研究委员会(NSERC)发现基金(DGECR-2022-00299)、NSERC早期职业研究者补充基金(RGPIN-2022-04496)、魁北克省健康研究基金(FRSQ)的薪资资助、加拿大脑研究基金(CBRF)、加拿大政府(通过卫生部)与Brain Canada基金会之间的创新合作、Brain Canada未来领袖奖以及阿尔茨海默病协会的支持。

作者贡献声明

Neil Andersson:撰写、审稿与编辑、资源准备、方法论设计、概念构建。Maiya R. Geddes:撰写、审稿与编辑、监督工作、资源管理、项目协调、方法论设计、资金申请、概念构建。Ivan Sarmiento:撰写、审稿与编辑、数据可视化、软件使用、资源准备、方法论设计、数据分析、概念构建。Vasvi Dhir:撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、结果验证、监督工作、项目协调。

利益冲突声明

无。

致谢

我们感谢本研究的所有参与者,以及加拿大神经退行性疾病研究联盟(CCNA)中“与痴呆症患者有生活经验的人的参与”(EPLED)咨询小组的成员们,我们有幸与他们进行了富有启发性的深入交流。同时,我们也非常感谢与以下优秀的研究人员和工作人员的合作:Annie Lebire、Annick Gauthier、Madeleine Sharp、Timothy Kennedy、Gillian Einstein、Ross Otto、Stefania
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