Identifying trans and non-binary youth in population-based school health surveys in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Most research about gender-diverse adolescents is with clinical samples, skewing population estimates of health and risk. With trans youth estimated at around 0.5% of the population and no reliable measures, school health surveys have not asked gender diversity items. In 2018, the British Columbia Adolescent Health Survey (BCAHS) in Canada trialled measures to differentiate cisgender, trans, and non-binary youth, to capture a representative picture of health for gender-diverse young people. Methods The 2018 BCAHS is a stratified random survey of 2,175 classrooms of grades 7-12 (ages 12-19) in 58/60 school districts province-wide (N = 38,015). Two measures asked about sex assigned at birth and current gender identity, combined to identify cisgender boys and girls, trans boys, trans girls, non-binary and questioning youth. We examined patterns of missingness by demographics. Results Overall, nearly 99% of youth responded to both items, with very low missing (0.5% for sex, 0.8% gender identity) with no differences by school or district, or by age. Missing responses were higher among international students and English language learners but still low (1.1%). Youth living in foster care or with a disability or chronic condition also had higher odds of skipping both items, but the highest missing was only 3.7% among youth with FASD. Overall, 48.9% identified as cis girls, 48.6% as cis boys, 0.13% as trans girls, 0.33% trans boys, 0.75% non-binary, and 1.28% as not sure (479 trans/non-binary, and 484 unsure). Preliminary analyses show positive assets also support gender diverse youth well-being. Conclusions A two-step measure of gender identity is feasible for adolescents as young as 12 years old in large scale school surveys, with very low missing responses in western Canada. Although <1% identified as trans, in large samples stable estimates for population comparisons are possible. Future studies should pilot gender identity measures in other nations/languages.
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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 | 0,036 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».