Getting old in the desired gender: a systematic review on aging diseases in transgender people
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
INTRODUCTION: The growing demographic presence of the transgender (TGD) population has sparked an increase in clinical investigations focusing on the impacts of gender-affirming hormone therapy (GAHT) in adults with gender dysphoria. Despite this surge in studies, there remains a significant gap in the literature regarding the health status of older TGD individuals. This review aims to assess prevalent pathological conditions within the TGD population, specifically concentrating on aging-related diseases investigated to date. METHODS: A systematic search across Embase Ovid, Scopus, PubMed, Cochrane Library, and Web of Science databases was conducted to identify articles reporting on the aging process in TGD individuals. Methodological quality was evaluated using Newcastle-Ottawa Scale (NOS) scores. RESULTS: Initial database searches yielded 12,688 studies, which were refined to 18 through elimination of duplicates and title/abstract review. Following a comprehensive appraisal, nine studies were included in the systematic review. These articles, published between 2017 and 2023, involved a total of 5403 participants. The evidence indicates a noteworthy percentage of the TGD population being at risk for cardiovascular diseases, experiencing depression or disability, and demonstrating hesitancy toward major recommended screening programs. CONCLUSIONS: Limited studies on older TGD individuals highlight not only an organic risk of chronic diseases but also a cognitive/psychiatric risk that should not be underestimated. Further research is imperative to deepen our understanding of the pathophysiological mechanisms involved in the health challenges faced by older TGD individuals.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle