Feasibility and acceptability of collecting biobehavioral data from Latinx transgender and nonbinary people
Notice bibliographique
Résumé
Background: Latinx transgender and nonbinary (TGNB) people are at high risk of poor health compared to cisgender (i.e., non-TGNB) people. Most studies about the health of Latinx TGNB people have collected self-reported data. There is an urgent need for inclusion of biobehavioral measures to better understand and target the underlying mechanisms of health disparities among Latinx TGNB people. We conducted the first study to assess the feasibility and acceptability of collecting biobehavioral data that we are aware of in this population. Methods: Participants were recruited from an existing longitudinal study of TGNB individuals and through outreach to the community. Data collection involved structured surveys, saliva samples, actigraphy, sleep dairies, and blood pressure monitoring. We administered a survey with Likert scale items and open-ended questions to assess the acceptability of our study procedures. Results: The sample consisted of 41 Latinx TGNB adults with a mean age of 35.7 (+/- 11.9) years. The majority of participants completed all phases of data collection, demonstrating feasibility of study procedures. Acceptability was overall good, but there were a few exceptions; some participants disliked ambulatory blood pressure monitoring or saliva collection. The open-ended responses on the acceptability survey organized around each aspect of the data collection procedures, and the following additional categories were derived: 1) perceived benefits of participating in research, 2) interest in receiving individual data, and 3) the importance of TGNB cultural awareness for study staff. Conclusions: This study is one of the first to demonstrate the feasibility and acceptability of collecting biobehavioral data with Latinx TGNB people. Biobehavioral research can help to illuminate mechanisms underlying the substantial health disparities experienced by this multiply minoritized group. Future research with this population should consider augmenting self-reported data by including biobehavioral measures relevant for the research question.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».