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Enregistrement W1838363598 · doi:10.7870/cjcmh-2011-0021

Prevalence of and Risk and Protective Factors for Depression in Female-to-Male Transgender Ontarians: Trans PULSE Project

2011· article· en· W1838363598 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nooshin Khobzi Rotondi, Greta R. Bauer, Kyle Scanlon, Matthias Kaay, Robb Travers, Anna Travers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityRainbow Health OntarioCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTransphobiaTransgenderDepression (economics)RespondentGender dysphoriaMental healthClinical psychologyPsychologyTranssexualPsychiatryMedicineDemographyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although depression is understudied in transgender and transsexual communities, high prevalences have been reported. This paper presents original research from the Trans PULSE Project, an Ontario-wide, community-based initiative that surveyed 433 participants using respondent-driven sampling. The purpose of this analysis was to determine the prevalence of, and risk and protective factors for, depression among female-to-male (FTM) Ontarians (n = 207). We estimate that 66.4% of FTMs have symptomatology consistent with depression. In multivariable analyses, sexual satisfaction was a strong protective factor. Conversely, experiencing transphobia and being at the stage of planning but not having begun a medical transition (hormones and/or surgery) adversely affected mental health in FTMs.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations101
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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