Transgender And Cisgender US Veterans Have Few Health Differences
Notice bibliographique
Résumé
Transgender people have been able to serve openly in the military since June 2016. However, the administration of President Donald Trump has signaled its interest in reinstating a ban on transgender military service. In March 2018 President Trump issued a revised memorandum that stated, in part, that people with a "history or diagnosis of gender dysphoria" who "may require substantial medical treatment, including medications and surgery-are disqualified from military service except under certain limited circumstances." Whether and how the health of transgender service members differs from that of cisgender service members (that is, those who identify with their sex assigned at birth) is largely unknown. This study used population-level data for 2014-16 from the Behavioral Risk Factor Surveillance System to compare the health of transgender and cisgender veterans and civilians. An estimated 0.5 percent of veterans in the sample identified themselves as transgender. While transgender civilians had worse health than cisgender civilians across most indicators, very few differences existed among veterans. However, transgender veterans had higher odds of having at least one disability compared to cisgender veterans, despite similar levels of access to health care. These findings largely suggest that transgender veterans do not have worse health than cisgender veterans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».