Advancing Gender-Equitable, Affirmative and Integrated Dentistry in India: Multizonal National Benchmarking of Oral Health Professionals’ Gender Sensitivity, Inclusiveness, and Preparedness Using the Novel OHP-GSIP © Tool
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gender-diverse populations in India, including transgender and non-binary individuals, experience systemic barriers to healthcare, with dentistry remaining particularly underexplored. Despite legislative protections, oral health professionals (OHPs) often lack the knowledge, sensitivity, and preparedness needed to provide inclusive care. This study aimed to benchmark gender sensitivity, inclusivity, and clinical preparedness of Indian OHPs using the novel Oral Healthcare Professional’s Gender Sensitivity, Inclusivity, and Preparedness (OHP–GSIP ©) tool. Methods: A descriptive cross-sectional survey was conducted among 3660 registered dental practitioners across six zones of India using probability proportional to size sampling. The prevalidated OHP–GSIP © scale assessed five domains: gender sensitivity, inclusive environments, diversity in practice, professional attitudes, and preparedness for transgender oral healthcare. Data were collected through a structured online questionnaire and analyzed with SPSS 17.0 using descriptive statistics, chi-square tests, correlation matrices, and multiple regression. Results: Participants demonstrated moderate LGBTQIA+ knowledge (mean = 6.52/10, SD = 1.78) and comfort in treating transgender patients (mean = 3.81/5, SD = 1.09). Structural inclusivity was limited: only 23.5% reported gender-neutral restrooms, and 17.5% used non-binary intake forms. Over 90% expressed willingness to employ or collaborate with transgender colleagues, though this did not significantly predict clinical comfort. Regression analysis showed inclusivity in practice (β = 0.38, p < 0.001), awareness of gender-affirming clinics (β = 0.29, p < 0.001), and LGBTQIA+ knowledge (β = 0.22, p < 0.001) as the strongest predictors of comfort in treating transgender patients, collectively explaining 41% of the variance. Conclusion: While Indian OHPs displayed generally supportive attitudes toward transgender individuals, substantial gaps persist in structural inclusivity, clinical preparedness, and knowledge. Bridging these gaps requires systemic reforms in dental education, policy, and practice environments. The OHP–GSIP © tool provides a benchmark for guiding curricular integration, institutional inclusivity, and policy advocacy toward equitable, gender-affirming oral healthcare.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».