Computational phenotyping within electronic healthcare data to identify transgender people in the United States: A narrative review.

Beltran, Theo G; Lett, Elle; Poteat, Tonia; Hincapie-Castillo, Juan M

Beltran, Theo G; Lett, Elle; Poteat, Tonia; Hincapie-Castillo, Juan M.

Afiliação

Beltran TG; Department of Epidemiology, University of North Carolina Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, USA.
Lett E; Center for Applied Transgender Studies, Chicago, Illinois, USA.
Poteat T; Center for Applied Transgender Studies, Chicago, Illinois, USA.
Hincapie-Castillo JM; Center for Anti-Racism and Community Health, University of Washington School of Public Health, Seattle, Washington, USA.

Pharmacoepidemiol Drug Saf ; 33(3): e5732, 2024 Mar.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-38009550

Assuntos

Pessoas Transgênero; Humanos; Masculino; Feminino; Estados Unidos; Pessoas Transgênero/psicologia; Identidade de Gênero; Inquéritos e Questionários; Registros Eletrônicos de Saúde; Atenção à Saúde; Eletrônica

Palavras-chave

computational phenotype; electronic health records; gender identity; narrative review; transgender; transgender health

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pessoas Transgênero Limite: Female / Humans / Male País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article

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