Characteristics of Transgender Individuals With Emergency Department Visits and Hospitalizations for Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Transgender individuals experience significant oppression resulting in mental health disparities. Factors associated with their need for acute mental health care are unknown. This study compared characteristics of transgender individuals who presented for acute mental health care with population-based comparison samples. METHODS: This cross-sectional study examined transgender individuals who had a mental health-related emergency department (ED) visit (N=728) or hospitalization (N=454). Transgender individuals were identified, and their data were linked with health administrative data. The transgender ED and hospitalization samples were each compared with two samples: all individuals in Ontario who had an ED visit or hospitalization (unmatched) and individuals matched on age, region of residence, and mental health care utilization history. Individuals' sociodemographic and clinical factors were compared. RESULTS: After matching, transgender individuals in the ED sample were more likely than those in the comparison group to be in the lowest neighborhood income quintile (37% versus 27%) and the highest residential instability quintile (47% versus 38%) and to be diagnosed as having a mood (26% versus 19%) or personality disorder (4% versus 1%). Transgender individuals in the hospitalization sample were more likely to be in the lowest neighborhood income quintile (36% versus 27%) and the highest residential instability quintile (45% versus 35%) and to be diagnosed as having a mood (40% versus 35%) or personality disorder (5% versus 2%). CONCLUSIONS: Transgender individuals who accessed acute mental health care had unique sociodemographic and clinical factors associated with their presentation that persisted after matching. More research into the factors associated with their acute care presentation is warranted, including how experiences of marginalization play a role.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».