What influences the uptake of information to prevent skin cancer? A systematic review and synthesis of qualitative research
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is an increasing problem in Europe, America and Australasia, although largely preventable by avoiding excessive ultraviolet (UV) exposure. This paper presents the findings of a systematic review of qualitative research about the prevention of skin cancer attributable to UV exposure. The aim is to understand elements that may contribute to the successful or unsuccessful conveyance of skin cancer prevention messages and their uptake by the public. A systematic review was undertaken using evidence identified through searching electronic bibliographic databases and Web sites and reference list checks. Predefined inclusion and exclusion criteria were used. Sixteen study reports (relating to 15 separate studies) were included from the United Kingdom, United States, Australia, Canada and New Zealand. Each included study was quality appraised, and the findings were extracted into an evidence table. A coding scheme, framed by the Health Belief Model, was developed by the reviewers and informed analysis and synthesis. This showed that most people perceived their susceptibility to skin cancer, and its severity, as low. While benefits of adopting changed behaviour were acknowledged, there were substantial barriers to this, including positive perceptions of a tan as healthy and attractive and the hassle of covering up or using sunscreen. Peers, parents and media may offer 'cues to action' that encourage adoption of preventative behaviour and finally self-efficacy or the perceived ability to make such changes. Effective health education messages will need to address the barriers to adopting protective behaviours identified through this review.
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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 | 0,121 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».