Protocol of a randomized controlled trial of sun protection interventions for operating engineers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin cancer are increasing and some types of skin cancer are among the most lethal cancers yet are easily preventable. However, sun protection interventions are rarely implemented among outdoor workers. Our prior work shows that Michigan Operating Engineers (heavy equipment operators) spend an average of 4-5 hours in the sun, about one-third reported getting sun burned at least once a summer, and over half burned more than once a summer. About three-quarters of the sample never or only sometimes used sun block. METHODS/DESIGN: Using the Health Belief Model as a guide, this randomized controlled trial (RCT) will test the efficacy of four sun protection interventions targeting Operating Engineers: a) education only; b) education and mailed sunscreen; c) education and text message reminders; and, d) education, mailed sunscreen, and text message reminders. Participations in the study will be offered during regularly scheduled safety trainings at the Local 324 Training Center. Pre- and post-intervention surveys will be collected to determine changes in sunscreen use and sun burning, the primary dependent variables. The analyses will include: a) paired t-tests to determine changes over time (from pre-intervention to post-intervention) in outcome variables (sunscreen use and burning) separately in the 4 intervention groups, b) Repeated Measures Analysis of Variance (RM-ANOVA) to compare the changes in outcomes across the 4 groups, and c) t-tests on change scores as follow-ups to the RM-ANOVA to determine exactly which groups differ from each other. DISCUSSION: Based on the outcome of this study, we will develop a RO1 for wider scale testing and dissemination in conjunction with the International Training Center which services North America (including the US, Mexico, and Canada). Wide scale dissemination of an efficacious sun protection intervention has the potential to substantially impact skin cancer rates among this population. The ultimate goal is for high reach, high efficacy, and low cost. TRIAL REGISTRATION: NCT01804595.
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 | 0,046 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,015 |
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 ».