摘要
目标
本研究进行了一项范围综述，旨在调查信息学研究文献中关于认知衰退和认知障碍的性别差异的知识缺口，识别现有研究并确定需要进一步探索的领域。
方法和材料
我们的范围综述遵循系统性综述和元分析报告条目扩展的范围综述(PRISMA-ScR)指南。我们在Ovid和其他数据库(APA PsychInfo、EMB Reviews和Embase)中搜索了关于认知衰退和认知障碍性别差异的研究，重点关注2000年至2025年同行评审的信息学期刊和会议论文集。根据元数据统计、研究属性和主题内容对选定的手稿进行了分析。
结果
共有17篇完整文章符合纳入标准。大多数研究在北美(7篇)和欧盟(5篇)进行。超过一半的研究发表于2020年后(10篇)。我们的分析突出了所选研究的关键方面，包括文献计量元数据、研究属性(如研究类型、方法和数据来源)以及主题发现。统计建模(8篇)和机器学习(4篇)是最广泛使用的研究方法。多数(11篇)出版物是单站点研究，而其他多站点合作(6篇)则在医院、学术机构和研究机构之间出现。
讨论
认知衰退和认知障碍中的性别特异性差异仍然是医疗保健中的关键问题。大多数信息学研究主要集中在识别认知衰退和认知障碍进展中的通用性别差异，而不是探索复杂的潜在机制，如带有因果分析的观察性研究。虽然这些研究很有价值，但它们缺乏全面理解性别特异性差异的方法。
结论
在使用信息学理解生物、社会和行为因素如何导致认知衰退和认知障碍中的性别特异性差异方面存在显著差距。这一限制强调了需要进行更全面的信息学研究，不仅要超越简单识别，还要找出医疗保健中这些差异的根本原因。
通俗语言摘要
这项研究调查了研究人员已经发现的——以及尚未发现的——关于认知衰退(如记忆力丧失或痴呆)如何以不同方式影响男性和女性的内容。我们专注于健康信息学领域的研究，该领域使用数据和技术来研究健康问题。我们遵循标准的综述流程，并搜索了主要的医学和心理学数据库。在我们找到的所有研究中，有17项符合我们的标准。超过一半的研究发表于2020年后，大多数来自美国和欧洲。我们分析了所选研究的关键统计数据，发现研究人员经常使用统计模型和机器学习技术来识别男性和女性在认知衰退发展过程中的差异。为了清晰地呈现我们的发现，我们将结果分为三部分：(a)该领域研究随时间演变的概述，(b)研究设计和数据来源的总结，(c)跨研究的常见主题和重点领域的分析。我们的综述发现，大多数研究只是强调男性和女性在认知衰退发生方式上存在差异，但很少探索这些差异存在的原因。很少有研究检验可能解释这些模式的生物、社会或行为因素。这指出了未来研究需要超越识别差异，专注于理解其背后的根本原因。
研究亮点
- 审查现有信息学文献中关于认知衰退和认知障碍的性别特异性差异
- 报告了元数据分析，以检查该研究领域的文献景观及其随时间的发展
- 讨论了过去研究的属性(类型、方法和数据)，以便进行背景理解
- 对性别差异进行了主题分析(临床、生物医学以及心理和行为)
- 为认知衰退和认知障碍中性别特异性差异的医疗保健信息学研究推荐了未来研究方向
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