A systematic review of the prevalence of lifetime experience with ‘conversion’ practices among sexual and gender minority populations
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Conversion practices (CPs) refer to organized attempts to deter people from adopting or expressing non-heterosexual identities or gender identities that differ from their gender/sex assigned at birth. Numerous jurisdictions have contemplated or enacted legislative CP bans in recent years. Syntheses of CP prevalence are needed to inform further public health policy and action. OBJECTIVES: To conduct a systematic review describing CP prevalence estimates internationally and exploring heterogeneity across country and socially relevant subgroups. METHODS: We performed literature searches in eight databases (Medline, Embase, PsycInfo, Social Work Abstracts, CINAHL, Web of Science, LGBTQ+ Source, and Proquest Dissertations) and included studies from all jurisdictions, globally, conducted after 2000 with a sampling frame of sexual and gender minority (SGM) people, as well as studies of practitioners seeing SGM patients. We used the Hoy et al. risk of bias tool for prevalence studies and summarized distribution of estimates using median and range. RESULTS: We identified fourteen articles that reported prevalence estimates among SGM populations, and two articles that reported prevalence estimates from studies of mental health practitioners. Prevalence estimates among SGM samples ranged 2%-34% (median: 8.5). Prevalence estimates were greater in studies conducted in the US (median: 13%), compared to Canada (median: 7%), and greater among transgender (median: 12%), compared to cisgender (median: 4%) subsamples. Prevalence estimates were greatest among people assigned male at birth, whether transgender (median: 10%) or cisgender (median: 8%), as compared to people assigned female at birth (medians: 5% among transgender participants, 3% among cisgender participants). Further differences were observed by race (medians: 8% among Indigenous and other racial minorities, 5% among white groups) but not by sexual orientation. CONCLUSIONS: CPs remain prevalent, despite denouncements from professional bodies. Social inequities in CP prevalence signal the need for targeted efforts to protect transgender, Indigenous and racial minority, and assigned-male-at-birth subgroups.
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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 | 0,018 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».