Identifying a Cohort of People Who Are Transgender and Gender-Diverse Within Saskatchewan’s Administrative Health Databases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This was a retrospective cohort study. Algorithms were developed to identify a cohort of people who were trans and gender diverse (PTGD) among provincial-level administrative health databases (physician, hospital, emergency department, and pharmacy) from April 1, 2012 to September 30, 2020. Then, healthcare usage was compared between the identified cohort and the general population. There were 6466 unique individuals identified in the cohort, out of a total population of 1.2 million Saskatchewan residents (~0.5%). They had a mean age of 42.5 (SD 17.7) years. 1946 (30.1%) had a female sex marker and 4560 (69.9%) had a male sex marker, which may not indicate their lived gender. The cohort had increased healthcare usage 2 years prior to their index date, compared to the general population, which continued to rise to 1 year past their index date across physician, emergency department visits, and hospitalizations. The results for drugs were mixed. The percentage of PTGD identified in Saskatchewan was comparable to other studies. Healthcare utilization among the cohort was higher than the general population. Further research could use external data sources to validate and improve the cohort identification methods. The large majority of individuals with a male sex marker deserves further investigation.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle