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Enregistrement W147031276 · doi:10.1177/229255030701500106

Evaluation of sun protection behaviour in patients following excision of a skin lesion

2007· article· en· W147031276 sur OpenAlexaffvenue
Christine B. Novak, Diana Young, Joan E. Lipa, Peter C. Neligan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plastic Surgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSun protectionSun exposureSun protection factorLesionSkin cancerDermatologySkin lesionSurgeryInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present prospective study evaluated sun exposure and sun protection behaviours in patients diagnosed with a precancerous or cancerous skin lesion. Following signed informed consent, patients were given a questionnaire regarding sun protection and sun exposure behaviour. There were 50 patients (27 men, 23 women) with a mean age of 59 years. Following diagnosis of a cancerous or precancerous lesion, there was a significant increase (P<0.001) in sunscreen use, use of sun protection factor greater than 30, wearing a hat and avoidance of sun between 10:00 and 14:00. There were significantly more women who used sunscreen (P=0.04) and limited daily activities (P=0.03). There were significantly more patients with nonmelanoma lesions who wore hats (P<0.04) and more patients with melanoma who limited daily activities (P<0.04). While many patients in the present study did alter their sun protection and exposure behaviour, there were many patients who continued in risk-taking sun behaviour. Therefore, patients with precancerous or cancerous skin lesions who are not compliant with sun protective behaviour may benefit from more comprehensive patient education to encourage better sun protection behaviour.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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