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Enregistrement W2588962764 · doi:10.1177/1203475417692728

Photoprotection Knowledge and Behaviours Among Organ Transplant Recipients

2017· article· en· W2588962764 sur OpenAlexaffabout
Kirsten Walker, Kerry M. Gardner, Angela Law, N. Hawkins, Peter Hull

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhotoprotectionSkin cancerDermatologySun exposureCancerPopulationSun protectionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Organ transplant recipients (OTRs) are at an increased risk of developing a de novo malignant neoplasm compared to the general population. The primary contributor to skin cancer in all patients is sun exposure. OBJECTIVE: In this study, we aim to ascertain both OTR skin cancer awareness and photoprotection practices. METHODS: A questionnaire-based study of Saskatchewan transplant recipients. RESULTS: Nearly all respondents were aware that sun exposure is the best-known cause of skin cancer and that as an OTR, they are at increased risk of skin cancer (99.3% and 90.5%, respectively). Approximately half of respondents reported wearing a hat regularly, sun avoidance between 10 am and 3 pm, or wearing sunscreen regularly (53.7%, 33.1%, and 47.9%, respectively). CONCLUSION: Many OTRs are not engaging in photoprotection. Further intervention, which may include access to a dermatologist, is necessary to ensure ORTs do not experience undue morbidity and mortality secondary to skin cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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