Prevalence of Epilepsy in People of Sexual and Gender Minoritized Groups
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Epilepsy is a highly treatable condition for many people, but there are large treatment gaps with suboptimal seizure control in minoritized groups. The sexual and gender minority (SGM) community is at risk for health disparities, yet the burden of epilepsy in this community is not known. Objective: To estimate the prevalence of active epilepsy among SGM people in the United States. Design, Setting, and Participants: This was a cross-sectional, nationally representative survey study of community-dwelling US adults who answered questions about epilepsy, sexual orientation, and gender identity in the 2022 National Health Interview Survey (NHIS). Exposure: Self-identification of transgender or gender-diverse identity, or sexual orientation including gay, lesbian, bisexual, or other orientation, excluding straight (ie, heterosexual). Main Outcomes and Measures: Participants self-reported epilepsy status, medical treatment, seizure frequency, demographic characteristics, sexual orientation, and gender identity. Logistic regression was used to estimate the association of epilepsy with SGM identification. Results: A total of 27 624 participants (15 050 [54%] women; 3231 [12%] Black; mean [SD] age, 48.2 [18.5] years) completed the NHIS and were included. Active epilepsy was present in 1.2% (95% CI, 1.0%-1.3%) of the population. A higher proportion of SGM adults than non-SGM adults reported active epilepsy (2.4% [95% CI, 1.4%-3.3%] vs 1.1% [95% CI, 1.0%-1.3%], respectively). After adjusting for age, race, ethnicity, income, and education, SGM people were more than twice as likely to report active epilepsy than were non-SGM adults (adjusted odds ratio, 2.14; 95% CI, 1.35-3.37). Conclusions and Relevance: The findings suggest that SGM adults in the United States have a disproportionate prevalence of epilepsy. The reasons for this disparity are likely complex and may be associated with biological and psychosocial determinants of health unique to this population; as such, these individuals are in need of protected access to medical care.
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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 ».