Binary and Nonbinary Transgender Patient Experiences Accessing Gender-affirming Top Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transgender and gender diverse (TGD) individuals face barriers when seeking top surgery, or bilateral mastectomies, as part of surgical transition, leading to delayed care and adverse health outcomes. Understanding differential experiences between nonbinary and binary patients is crucial for improving TGD patient care, but this distinction is seldom made in the current literature. Methods: tests. Summative content analysis and descriptive analysis were performed for free-text responses. Results: Thirty-seven binary and 71 nonbinary patients completed the survey. Lack of funding, long wait times within the healthcare system, and long wait times to access surgery were the three most impactful barriers for both cohorts. Nonbinary patients were more impacted by a lack of TGD-friendly surgeons and community physicians, prejudice from surgical center staff and community doctors, and employment concerns. More binary patients desired a "masculine chest" and to stop using a binder. The nonbinary group more frequently desired a "smaller chest" and had greater variability of surgical goals. Conclusions: Binary and nonbinary TGD patients both experience barriers to top surgery; however nonbinary patients may experience distinct barriers and have differential surgical goals. It is important to discuss specific surgery goals and offer top surgery options beyond bilateral mastectomy with nipple grafting, especially with nonbinary patients.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».