Disparities in Documented Drug Use Disorders Between Transgender and Cisgender U.S. Veterans Health Administration Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Transgender people-those whose gender identity differs from their sex assigned at birth-are at risk for health disparities resulting from stressors such as discrimination and violence. Transgender people report more drug use than cisgender people; however, it is unclear whether they have higher likelihood of drug use disorders. We examined whether transgender patients have increased likelihood of documented drug use disorders relative to cisgender patients in the national Veterans Health Administration (VA). METHODS: Electronic health record data were extracted for VA outpatients from 10/1/09 to 7/31/17. Transgender status and past-year documentation of drug use disorders (any, opioid, amphetamine, cocaine, cannabis, sedative, hallucinogen) were measured using diagnostic codes. Logistic regression models estimated odds ratios for drug use disorders among transgender compared to cisgender patients, adjusted for age, race/ethnicity and year. Effect modification by presence of ≥1 mental health condition was tested using multiplicative interaction. RESULTS: Among 8,872,793 patients, 8619 (0.1%) were transgender. Transgender patients were more likely than cisgender patients to have any drug use disorder (Adjusted Odds Ratio [aOR] 1.67, 95% confidence interval [CI] 1.53-1.83), amphetamine (aOR 2.22, 95% CI 1.82-2.70), cocaine (aOR 1.59, 95% CI 1.29-1.95), and cannabis (aOR 1.82, 95% CI 1.62-2.05) use disorders. There was no significant interaction by presence of ≥1 mental health condition. CONCLUSIONS: Transgender VA patients may have higher likelihood of certain drug use disorders than cisgender VA patients, particularly amphetamine use disorder. Future research should explore mechanisms underlying disparities and potential barriers to accessing treatment and harm reduction services faced by transgender people.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».