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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».