The two‐spirit, lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and other sexual and gender identity curriculum in Canadian Dental Schools: What are the gaps and proposed next steps?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate gaps in the delivery of two-spirit, lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and other sexual and gender identity (2SLGBTQ+) curricula and identify curricular challenges within Canadian dental schools. METHODS: A 21-item closed-ended questionnaire was distributed to curriculum experts across 10 dental schools in Canada. The survey questions were organized into three sections: institution characteristics, current 2SLGBTQ+ content and delivery, and opinions on the improvement of the 2SLGBTQ+ curriculum. Microsoft Excel (2020) was used to perform a descriptive analysis of the survey responses. RESULTS: Nine dental schools participated in the survey. All participating schools reported the offering of undergraduate, graduate, and degree completion programs. The most reported methods of teaching 2SLGBTQ+ content were 'lecture-based teaching' (n = 5), 'small-group teaching' (n = 4), and 'case-based discussions' (n = 4). The most common topics taught were 'gender identity' (n = 7) and '2SLGBTQ+ discrimination in healthcare care settings' (n = 7). The topics of 'sex reassignment surgery,' 'alcohol, tobacco, or other substance use by 2SLGBTQ+ people,' '2SLGBTQ+ pediatric and adolescent oral health issues,' 'coming out,' and 'sex reassignment surgery' were not included or were unknown by the majority of dental schools (n = 8). Overall, participants were unsatisfied with the level of 2SLGBTQ+-specific content covered at their institution and reported a 'lack of space within the curriculum and time constraints' as a barrier to implementation (n = 8). CONCLUSION: Community-based research is needed to identify the unmet oral health needs of the 2SLGBTQ+ population, which can be translated into the development of a risk-based oral health curriculum within Canada and beyond.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».