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Enregistrement W4400001376 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.19137

Physical, Sexual, and Intimate Partner Violence Among Transgender and Gender-Diverse Individuals

2024· article· en· W4400001376 sur OpenAlexaff
Kalysha Closson, Sabrina C. Boyce, Nicole E. Johns, David J. Inwards-Breland, Edwin Elizabeth Thomas, Anita Raj

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderHarassmentPsychologyDomestic violenceDemographyPhysical abusePoison controlClinical psychologySuicide preventionMedicineSocial psychologyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Transgender and gender-diverse (TGD) communities experience disproportionate levels of violence, yet due to limitations in measuring TGD identity, few state-representative estimates are available. Objective: To assess gender identity differences in experiences of violence among adults. Design, Setting, and Participants: Cross-sectional data from the 2023 California Violence Experiences (CalVEX) survey, weighted to provide state-representative estimates, was used to assess associations between gender identity and past-year experiences of violence among adults 18 years and older. Data were analyzed from June to December 2023. Exposure: Gender identity (cisgender women, cisgender men, transgender women, transgender men, and nonbinary individuals). Main Outcomes and Measures: Experience of physical violence (including physical abuse and threat or use of a weapon), sexual violence (verbal sexual harassment, homophobic or transphobic slurs, cyber and physically aggressive sexual harassment, and forced sex), and intimate partner violence (IPV; emotional, physical, or sexual violence) using age-adjusted logistic regression. Results: In total 3560 individuals (weighted cumulative response rate, 5%) completed the 2023 CalVEX survey, with 1978 cisgender women, 1431 cisgender men, 35 transgender women, 52 transgender men, and 64 nonbinary respondents (mean [SD] age, 47.1 [17.5] years; 635 [17%] were Asian, 839 [37%] were Hispanic, and 1159 [37%] were White). Past-year physical violence was reported by 22 transgender men (43%), 9 transgender women (24%), and 9 nonbinary respondents (14%). Past-year sexual violence was reported by 23 transgender men (42%), 11 transgender women (14%), and 31 nonbinary respondents (56%). Compared with cisgender women, transgender women and transgender men had greater risk of past-year physical violence (any form) (transgender women adjusted incidence rate ratio [AIRR], 6.7; 95% CI, 2.5-18.2; transgender men AIRR, 9.7; 95% CI, 5.3-17.7), as well as past-year IPV (any form) (transgender women AIRR, 3.2; 95% CI, 1.3-8.0; transgender men AIRR, 6.7; 95% CI, 4.0-11.3). Relative to cisgender women, transgender men (AIRR, 3.0; 95% CI, 1.7-5.1) and nonbinary respondents (AIRR, 3.3; 95% CI, 2.1-5.2) had greater risk of past-year sexual violence (any form). Conclusions and Relevance: In this survey study of adults in California, results showed that TGD individuals, especially transgender men, are at higher risk of experiencing all forms of violence relative to cisgender women. Results highlight the need for gender-affirming violence prevention and intervention services as well as policies that protect TGD individuals from discriminatory violence.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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