Reported Emergency Department Avoidance, Use, and Experiences of Transgender Persons in Ontario, Canada: Results From a Respondent-Driven Sampling Survey
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: Transgender, transsexual, or transitioned (trans) people have reported avoiding medical care because of negative experiences or fear of such experiences. The extent of trans-specific negative emergency department (ED) experiences, and of ED avoidance, has not been documented. METHODS: The Trans PULSE Project conducted a survey of trans people in Ontario, Canada (n=433) in 2009 to 2010, using respondent-driven sampling, a tracked network-based method for studying hidden populations. Weighted frequencies and bootstrapped 95% confidence intervals (CIs) were estimated for the trans population in Ontario and for the subgroup (n=167) reporting ED use in their felt gender. RESULTS: Four hundred eight participants completed the ED experience items. Trans people were young (34% aged 16 to 24 years and only 10% >55 years); approximately half were female-to-male and half male-to-female. Medically supervised hormones were used by 37% (95% CI 30% to 46%), and 27% (95% CI 20% to 35%) had at least 1 transition-related surgery. Past-year ED need was reported by 33% (95% CI 26% to 40%) of trans Ontarians, though only 71% (95% CI 40% to 91%) of those with self-reported need indicated that they were able to obtain care. An estimated 21% (95% CI 14% to 25%) reported ever avoiding ED care because of a perception that their trans status would negatively affect such an encounter. Trans-specific negative ED experiences were reported by 52% (95% CI 34% to 72%) of users presenting in their felt gender. CONCLUSION: This first exploratory analysis of ED avoidance, utilization, and experiences by trans persons documented ED avoidance and possible unmet need for emergency care among trans Ontarians. Additional research, including validation of measures, is needed.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».