Randomized-controlled trials are methodologically inappropriate in adolescent transgender healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite multiple rigorous observational studies documenting the association between positive mental health outcomes and access to puberty blockers, hormone therapy, and transition-related surgeries among adolescents, some jurisdictions have banned or are attempting to ban gender-affirming medical interventions for minors due to an absence of randomized-controlled trials (RCTs) proving their mental health benefits. Methods: This article critically reviews whether RCTs are methodologically appropriate for studying the association between adolescent gender-affirming care and mental health outcomes. Results: The scientific value of RCTs is severely impeded when studying the impact of gender-affirming care on the mental health of trans adolescent. Gender-affirming interventions have physiologically evident effects and are highly desired by participants, giving rise to concerns over adherence, drop-out, response bias, and generalizability. Complementary and well-designed observational studies can instead be used to ground reliable recommendations for clinical practice and policymaking in adolescent trans healthcare, without the need for RCTs. Conclusion: The lack of RCTs on the mental health impacts of gender-affirming care for trans adolescents does not entail that gender-affirming interventions are based on insufficient evidence. Given the methodological limitations of RCTs, complementary and well-designed observational studies offer more reliable scientific evidence than RCTs and should be considered of sufficient quality to guide clinical practice and policymaking.
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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 | 0,401 | 0,646 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».