Comportamientos suicidas en estudiantes de educación superior lesbianas, gays, bisexuales, transgénero, queer, en cuestionamiento, asexuales, intersexuales y otras minorías de género/sexual (LGBTQAI+): una revisión.
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN Introducción: La comunidad de lesbianas, gays, bisexuales, transgénero, queer, en cuestionamiento, asexuales, intersexuales y otras minorías de género/sexual (LGBTQAI+) tiene un alto riesgo de presentar comportamientos suicidas (CS); los estudiantes de educación superior (ES) también se encuentran en una posición especialmente vulnerable. El objetivo de la presente revisión fue determinar la frecuencia de CS entre los estudiantes de ES LGBTQAI+ e identificar los factores de riesgo asociados. Métodos: Se realizaron búsquedas en PubMed, PsychInfo, MEDLINE, SciELO y LILACS para recuperar estudios cuantitativos que evaluaron la prevalencia, y/o los factores de riesgo para CS en estudiantes de ES LGBTQAI+. Resultados: Se identificaron un total de 23 estudios que cumplían con los criterios de inclusión. Las frecuencias generales de CS fueron más altas en estudiantes LGBTQAI+ en comparación con estudiantes cisgénero heterosexuales. Los estudiantes bisexuales, trans, no binarios y potencialmente pansexuales de ES estaban particularmente en riesgo. Los factores de riesgo asociados más frecuentemente reportados fueron ser víctima de abuso (sexual u otro), sentimientos frustrados de pertenencia, y percepción de ser una carga. Conclusiones: En general, la prevalencia de CS en estudiantes LGBTQAI+ es mayor que en estudiantes de ES cisgénero heterosexuales. Actualmente existen brechas sustanciales en la información sobre este tema entre los estudiantes de ES pertenecientes a la población LGBTQAI+ en constante evolución, y la necesidad de más investigación es imperativa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".