Getting old in the desired gender: a systematic review on aging diseases in transgender people
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».