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Enregistrement W2050213346 · doi:10.1097/mop.0b013e32835c2b57

Current principles of sunscreen use in children

2013· review· en· W2050213346 sur OpenAlexaff
Nicola A. Quatrano, James G. Dinulos

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSunburnMedicineSkin cancerSun protectionPhotoprotectionUltraviolet radiationSun exposureDermatologySunscreening AgentsEnvironmental healthCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Physicians need to be prepared to counsel patients on why and how to protect themselves from damaging ultraviolet (UV) radiation, including the proper use of sunscreens. In this article, we review the interplay between UV radiation, sunscreens and the skin, highlighting current controversies and recommendations surrounding sunscreen use. RECENT FINDINGS: An important concept is that excessive UV exposure has long-term damaging effects on the skin beyond the immediate sunburn. Recent discoveries of the role of UVA radiation in skin cancer development have set high standards for broad-spectrum coverage to be met by sunscreens. Current evidence does not support an association between sunscreen use and melanoma, systemic toxicity or vitamin D deficiency. Although sunscreen application is the most common modality for sun protection, many people do not use it correctly. Regular sunscreen use during childhood and adolescence can significantly reduce lifetime incidence of skin cancer; therefore, targeting children in pediatric offices regarding unprotected UV exposure may be a practical approach. SUMMARY: Sunscreens continue to be a major method of photoprotection among the public, offering numerous benefits that clearly outweigh potential risks; however, optimizing the use of sunscreens, especially among children and adolescents, remains a major challenge.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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