Sex work, gender transition, family rejection and depressive symptoms among transgender women in India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transgender women in India face unique stressors associated with minority experiences, such as experiences of gender transition and participation in sex work. However, the relationship between sex work, transition and mental health outcomes is understudied in this population.Aims: This article aims to examine the association between gender transition status, sex work, family rejection and depressive symptoms among transgender women in India.Methods: Data comes from a cross-sectional epidemiological study with transgender women from three states of India; Karnataka, Maharashtra and Tamil Nadu (N = 1366). Multivariate regressions were used to examine the association between sex work status and gender transition and how gender transition, and sex work are associated with depressive symptoms.Results: 70% of the sample reported being in sex work and over 82% endorsed taking some form of gender transition service. Those who reported being in sex work were significantly more likely to have undergone breast augmentation, hormonal therapy and gender affirming surgery. Those who reported ever being married were less likely to report gender affirming surgery and were more likely to report hormonal therapy. Additionally, being in sex work, undergoing transition, leaving home because of sexual orientation, and being married were significantly associated with depressive symptoms.Discussion: Community-led organizations and other service agencies must incorporate intersectional experiences and identities, including sex work and gender transition, in their programs to further social and health justice for transgender women in India. Policy and programmatic implications are discussed.Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/26895269.2021.1939220
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».