Healthcare avoidance due to anticipated discrimination among transgender people: A call to create trans-affirmative environments
Notice bibliographique
Résumé
Transgender people encounter interpersonal and structural barriers to healthcare access that contribute to their postponement or avoidance of healthcare, which can lead to poor physical and mental health outcomes. Using the 2015 U.S. Transgender Survey, this study examined avoidance of healthcare due to anticipated discrimination among transgender adults aged 25 to 64 (N = 19,157). Multivariable logistic regression analysis was conducted to test whether gender identity/expression, socio-demographic, and transgender-specific factors were associated with healthcare avoidance. Almost one-quarter of the sample (22.8%) avoided healthcare due to anticipated discrimination. Transgender men had increased odds of healthcare avoidance (AOR = 1.32, 95% CI = 1.21–1.45) relative to transgender women. Living in poverty (AOR = 1.52, 95% CI = 1.40–1.65) and visual non-conformity (AOR = 1.48, 95% CI = 1.33–1.66) were significant risk factors. Having health insurance (AOR = 0.87, 95% CI = 0.79–0.96) and disclosure of transgender identity (AOR = 0.77, 95% CI = 0.68–0.87) were protective against healthcare avoidance. A significant interaction of gender identity/expression with health insurance was found; having health insurance moderated the association between gender identity/expression and healthcare avoidance. Providers should consider gender differences, socio-demographic, and transgender-specific factors to improve accessibility of services to transgender communities. A multi-level and multi-faceted approach should be used to create safe, trans-affirmative environments in health systems.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».