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Enregistrement W4385647888 · doi:10.1093/jsxmed/qdad092

Letter to the Editor on “Desired decision-making role and treatment satisfaction among trans people during medical transition: results from the ENIGI follow-up study”

2023· letter· en· W4385647888 sur OpenAlexaffabout
Florence Ashley, Luke R. Allen, Jessica Gronsbell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2023
Typeletter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLas vegasLibrary sciencePsychologyMedicineHistoryPolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their recent article, Mayer et al1 reported on the association between transgender patients’ desired decision-making role in gender-affirming care and their treatment satisfaction. We appreciate the authors’ attention to shared decision making in trans healthcare. Respect for the autonomy of trans patients is an essential part of gender-affirming care and is, unfortunately, increasingly subject to political attacks. The authors found high satisfaction toward transition-related interventions across the board but reported a slight negative correlation between desiring an active decision-making role and satisfaction with labia construction (rs = −.275, P = .003, statistically significant) and hormone therapy for patients assigned male at birth (rs = −.160, P = .052, not statistically significant). Discussing these results, the authors suggest that slightly lower satisfaction with hormone therapy among patients who want a more active role in decision making may be due to feeling overwhelmed with options. We do not believe that this interpretation is adequately supported. For this interpretation to be plausible, patients would have had to play a decision-making role that aligns with their preference. Unfortunately, the study did not report the patient’s decision-making role, making it impossible to ascertain whether patients played as active a role as they desired.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0150,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,008

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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