Sun-protective behaviors in populations at high risk for skin cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over 3 million new cases of skin cancer are diagnosed in the US annually. Melanoma, a subtype of skin cancer that can be fatal if the disease is not detected and treated at an early stage, is the most common cancer for those aged 25-29 years and the second most common cancer in adolescents and young adults aged 15-29 years. The primary carcinogen for the genesis of skin cancers is ultraviolet light from solar radiation and tanning beds. In spite of massive health campaigns to raise public awareness on ultraviolet radiation, sun-protective practices still fall behind. A plausible explanation is the lack of behavioral change in the populations at risk; in this review article, we examine sun-protective behavior in the four high-risk skin cancer groups: skin cancer survivors, individuals with a family history of melanoma, individuals with physical characteristics associated with skin cancer risk, and organ transplantation patients. Findings in the literature demonstrate that increased knowledge and awareness does not consequently translate into behavioral changes in practice. Behavior can differ as a result of different attitudes and beliefs, depending on the population at risk. Thus, intervention should be tailored to the population targeted. A multidisciplinary health team providing consultation and education is required to influence these much needed changes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle