Research Publications on the Mental Health of Transgender People: A Bibliometric Analysis Using Scopus Database (1992–2021)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Assessing research activity is important for planning future research agendas and corresponding policies. The purpose of the current study was to analyze research publications on the mental health of transgender people. Methods: A bibliometric method using the SciVerse Scopus database was conducted. The study period was from 1992 to 2021. Keywords related to transgender and mental health were used to generate bibliometric data. Results: The search strategy found 1862 documents authored by 7820 researchers and disseminated through 641 journals. Research on the mental health of transgender people experienced a steep growth after 2013. Authors and institutions in the United States were the most active in the field. Except for research collaboration between the United States and Canada, no significant cross-country collaboration was noted in the field. The most active journal was the Journal of Gay and Lesbian Mental Health ( n =54, 2.9%), followed by the LGBT Health journal ( n =52, 2.8%). However, documents published in the American Journal of Public Health journal ( n =147.9) received the highest number of citations per document. Articles on suicide, violence, mental stress, and stigma were the most impactful in terms of the number of citations. Major research themes in the field included substance/alcohol use, violence, and the prevalence of depression/anxiety/suicide among transgender youth. Conclusions: Research on the mental health of transgender people is on the rise. International research collaboration in the field is important to help researchers in low- and middle-income countries and increase the visibility of problems about transgender people in these countries.
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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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,243 | 0,253 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».