“I don’t think they thought I was ready”: How pre-transition assessments create care inequities for trans people with complex mental health in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Transgender (trans) people experience high rates of mental health issues including depression and suicidality. Improving access to transition-related medicine such as hormones and surgeries is suggested as an important mechanism to address these mental health issues. Yet clinicians experience challenges assessing and referring trans people for transition-related medicine. Standardized assessment protocols have been therefore recommended to optimize care. Although standardized protocols are purported to expand access to hormones and surgeries for trans people, it is unclear whether these tools achieve this goal. We therefore conducted an institutional ethnography to explicate how standardized readiness assessments coordinate access to hormones and surgeries in Canada. We analyzed key texts, talked with trans people, clinicians, clinician-educators, and administrators (total n = 22), and observed clinician-education workshops. In the context of determining transition readiness, standardized protocols direct clinicians to explore alternative diagnoses and assess the degree to which any complex mental health condition is “managed” prior to initiating hormones or surgeries. In response, we found that trans patients downplay or withhold mental health concerns from clinicians, or otherwise do additional work (e.g., take up unwanted psychiatric interventions) to convince providers they are “mentally ready” to transition. This phenomenon is paradoxical in that transition-related medicine is recommended to mitigate trans people’s psychosocial distress, but when patients reveal symptoms of distress they encounter significant barriers to treatment. We conclude that the logic underpinning pre-transition “mental readiness” assessments discredits the claim that standardized protocols optimize access to hormones and surgeries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».