Stroke in Male-to-Female Transgenders: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of hormonal therapy has been extensively studied in women. However, similar data on male-to-female (MTF) transgenders, another important population that receives hormonal therapy is lacking. Existing studies in MTF transgenders are skewed toward mental health and health-harming behaviors while few have focused on chronic health conditions. Our study aims to review the existing data on stroke in MTF transgenders and perform a quantitative analysis on the frequency of this condition in this special population. METHODS: PubMed, Cochrane, Scopus, Embase, ClinicalTrials.gov, and Web of Science were systematically searched for studies that reported data on the occurrence of cerebrovascular diseases in MTF transgenders. We reported the hormonal regimens, clinical characteristics, and outcomes of stroke in MTF transgenders. A meta-analysis of proportions was performed by the random-effects model to compute for the frequency of cerebrovascular events in MTF transgenders. RESULTS: Fourteen studies were included in the qualitative analysis while five studies were included in the quantitative analysis. A total of 109 MTF transgenders (Mean 14; range 1-53) suffered a cerebrovascular event. Random-effect modeling analysis showed an overall estimated frequency of 2% for cerebrovascular events in transgenders with a moderate degree of heterogeneity (I2 = 62%). CONCLUSION: Hormonal therapy in MTF transgenders may confer cardiovascular risks in this population. However, more population-based studies that include clinical characteristics and outcomes of chronic health diseases in MTF transgenders are warranted. Such studies may be crucial in directing future guidelines on the health care and management of MTF transgenders.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».