Full Name
Georgia Peggy McFall
Job Title
Research Associate
Company
University of Alberta
Speaker Bio
Dr. G. Peggy McFall is a Research Associate in the Department of Psychology (Science) and the Assistant Director of the NIH-funded Victoria Longitudinal Study at the University of Alberta. She received her PhD in Cognitive Aging in 2014 from theUniversity of Alberta. Her main research area is in discovery and quantitative modeling of biomarkers in brain/cognitive aging anddementia. Her research seeks to distinguish specific modifiable risk factors associated with different neurocognitive phenotypesand the specific populations (e.g., sex, genotype) that might benefit from intervention protocols. She is also interested in sex andgender differences as they relate to risk and protection factors, omics technologies, and conversion to (or differentiation among)other neurodegenerative diseases. Her expertise includes management of large-scale data sets and analyses of longitudinal datausing structural equation modeling, data-driven, and machine learning technologies.
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Georgia Peggy McFall, Ph. D., est associée de recherche au Département de psychologie (science) et directrice adjointe de l'étude longitudinale Victoria subventionnée par les NIH (États-Unis) à l'Université de l'Alberta. Elle a obtenu son doctorat en vieillissement cognitif en 2014 à l'Université de l'Alberta. Son domaine de recherche principal est la découverte et la modélisation quantitative des biomarqueurs dans le vieillissement et la neurodégénérescence cérébraux et cognitifs. Sa recherche vise à distinguer les facteurs de risque modifiables particuliers associés à différents phénotypes neurocognitifs et les populations particulières (par exemple, sexe ou génotype) qui pourraient bénéficier de protocoles d'intervention. Elle s'intéresse également aux différences liées au sexe et au genre en rapport avec les facteurs de risque et de protection, les technologies omiques et la conversion à (ou la différentiation) d'autres maladies neurodégénératives. Son expertise comprend la gestion d'ensembles de données de grande envergure et l'analyse de données longitudinales à l'aide de technologies de modélisation d'équations structurelles, pilotées par les données et d'apprentissage machine.