MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948724498 · doi:10.2196/14434

Impact of Early Medical Treatment for Transgender Youth: Protocol for the Longitudinal, Observational Trans Youth Care Study

2019· article· en· W2948724498 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna Olson-Kennedy, Yee-Ming Chan, Robert Garofalo, Norman P. Spack, Diane Chen, Leslie F. Clark, Diane Ehrensaft, Marco A. Hidalgo, Amy C. Tishelman, Stephen M. Rosenthal

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésTransgenderObservational studyPopulationPsychologyMedicineClinical psychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transgender children and adolescents (ie, those who experience incongruence between assigned sex at birth and internal gender identity) are poorly understood and an understudied population in the United States. Since 2008, medical care for transgender youth has generally followed guidelines developed by professional consensus, given the paucity of empirical research, particularly in the US setting. OBJECTIVE: The objective of this research was to provide evidence-based data to inform clinical care for transgender youth. The study aims (1) to evaluate the impact of gonadotropin-releasing hormone agonists administered for puberty suppression on mental health, psychological well-being, and metabolic and physiologic parameters including bone health in a cohort of children and adolescents (Tanner stages 2-4) with gender dysphoria, comparing baseline and follow-up assessments, and (2) to determine the impact of gender-affirming hormones (eg, estradiol and testosterone) administered for phenotypic gender transition on mental health, psychological well-being, and metabolic and physiologic parameters in a cohort of adolescents with gender dysphoria, comparing baseline and follow-up assessments. METHODS: The study uses a longitudinal observational design to examine the outcomes of existing medical treatment protocols for gender dysphoria in two distinct cohorts: youth initiating puberty suppression and youth pursuing a phenotypic gender transition. Data on routine anthropometric and physiologic parameters are collected through chart abstraction, questionnaires, and research interviews in the 24-month study period. Audio computer-assisted self-interview and individual interview survey instruments are used to collect demographic, mental health, psychosocial, and behavioral data from parents and youth in the blocker cohort and only from youth in the gender-affirming hormone cohort at baseline and 6, 12, 18, and 24 months. RESULTS: Participant recruitment commenced in July 2016, and enrollment was completed in September 2018. A total of 90 participants were enrolled in the blocker cohort and 301 participants were enrolled in the gender-affirming hormone cohort. Findings based on baseline data are expected to be submitted for publication in 2019. CONCLUSIONS: This longitudinal, observational study is collecting critical data on the existing models of care for transgender youth that have been used in clinical settings for close to a decade, although with limited empirical research to support them. This research is a direct response to the Institute of Medicine report calling for such studies as well as the needs of clinicians and patients. Results from this study have the potential to significantly impact the medical and mental health services provided to transgender youth by making available rigorous scientific evidence on the impact and safety of early treatment based on the sexual development stage. Ultimately, we aim to understand if early medical intervention reduces the health disparities well known to disproportionately affect transgender individuals across their lifespan. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/14434.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,765
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,074 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetLGBTQ Health, Identity, and PolicyTravaux en français237 207