Health and Health Care Access of Autistic Transgender and Nonbinary People in Canada: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The existence and health care needs of individuals who are both autistic and transgender and nonbinary (TNB) are increasingly discussed publicly. While research demonstrating a greater prevalence of autism among TNB individuals continues to grow, little captures their experiences with primary, mental health, and gender-affirming care (GAC), particularly between self-identified and diagnosed autistic TNB individuals. This article explores this nexus. Methods: = 176). We compared participant demographics, health status, and health care experiences by autistic status (diagnosed, self-identified only, or allistic [non-autistic]) using weighted chi-square tests and logistic regression analyses. Results: Of Trans PULSE participants, 14.3% were autistic (8.1% diagnosed, 6.2% self-identified). Compared with their allistic peers, autistic participants were younger, had lower levels of education, employment, and income, and were more likely to identify as asexual. They also reported worse overall general health, a higher rate of unmet health care needs, and significant mental health disparities. While few diagnosed (3.7%) or self-identified (1.1%) autistic participants reported being directly denied GAC due to autism, 25.5% of diagnosed and 36.1% of self-identified individuals preemptively avoided sharing information about it during GAC readiness assessments in the past year. Conclusions: Our findings highlight the need for changes to treatment of autistic TNB people in primary and mental health care. Future research should explore both individual responses and systematic changes to these challenges.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».