Non-HIV chronic disease burden among transgender populations globally: A systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic disease is a growing concern for research, policy and clinical care. While the global burden of HIV for transgender populations has been comprehensively covered in recent systematic reviews, the same is not true for the burden of other chronic disease. The objective of this study was to review the literature on non-HIV chronic disease burden for transgender populations worldwide. A systematic review was conducted of Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO and LGBT Life bibliographic databases for peer-reviewed scientific studies with non-HIV chronic disease prevalence data for transgender populations published any date up to February 15, 2019 without restriction on country or study design. A total of 93 studies and 665 datapoints were included in this review, comprising 48 distinct chronic disease outcomes in seven groups (cancer, cerebro/cardiovascular conditions, chronic liver and kidney disease, mental health and substance use conditions, metabolic and endocrine disorders, musculoskeletal and brain disorders, respiratory conditions, and unspecified and other conditions). The empirical literature on chronic disease among global transgender populations focuses on mental health morbidity, demonstrating an evidence gap on chronic physical health morbidity, particularly beyond that of sexual health. This review identified important gaps including in age-related conditions, inflammation-related disease and studies designed explicitly to investigate chronic disease burden among transgender populations. There is a need for high quality evidence in this area, including longitudinal population-based studies with appropriate comparison groups, and consistent measurement of both transgender status and chronic conditions.
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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 | 0,012 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».