Prevalence of Dissociative Disorders in People Suffering from Gender Dysphoria. A Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Literature showed an increased prevalence of mental disorders in people suffering from gender dysphoria (GD). Moreover, current guidelines stressing the importance of mental health assessment in GD treatment, don't mention the assessment of dissociative disorders (DD). Due to the paucity of information concerning DD in people suffering from GD, we decided to provide a review of the literature regarding the prevalence of DD in GD. A systematic review of the literature was performed in Pubmed, PsychInfo, and Embase databases. During the literature review, 10 articles were included. 4 of them were “case-control” studies, with important cohorts, all reporting a higher prevalence of DD in GD compared to controls, respectively from 1,3% to 16,3%. 4 of them were “case” studies that reported respectively 1,2%; 1,5%; 11%; 29,6% of DD in GD. 2 other studies didn't directly respond to the prevalence of DD. This article provides the first systematic review on GD and DD and shows a higher prevalence of DD in people suffering from GD, than in the general population. The results of this review should emphasize the fact that mental health professionals who work with people suffering from GD should consider DD as a possible comorbidity, in order to improve the treatment given to these patients. Moreover, some authors mention the difficulty to establish DD in the context of GD, because of the similarities between the two 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».