Gender-based analysis of medical and aesthetic intervention needs and priorities of trans and non-binary people in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study explored gender-specific needs and priorities in gender-affirming care among trans and non-binary (TNB) people in Québec, Canada. A cross-sectional study was conducted using a questionnaire distributed through organizations working with TNB people. This questionnaire included questions on four categories of gender-affirming interventions (hormonal interventions, facial interventions, upper/lower body interventions, and genital interventions) and open-ended questions. Descriptive bivariate analyses and chi-square tests were performed to describe participants (n = 223) and identify significant group differences. Participants identified as transmasculine (30.9%), transfeminine (37.7%), or non-binary (31.4%), with the greatest proportion (40.8%) aged between 26 and 40 years. Hormonal interventions represented the greatest need (95.5%) and the highest priority for all genders. Gendered differences were identified for all intervention needs, particularly for upper- and lower-body interventions (100% transmasculine, 63.1% transfeminine, 82.9% non-binary; p < 0.001) and facial interventions (18.8% transmasculine, 97.6% transfeminine, 41.4% non-binary; p < 0.001). Our study shows significant gendered differences in needs and priorities for gender-affirming interventions among TNB people in Québec. Our findings highlight the importance of inclusive, gender-responsive healthcare, and support broadening public coverage of gender-affirming interventions to ensure equitable access to care for TNB people.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».