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.
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.022 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.013 |
| Open science | 0.016 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.011 |
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 it