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Enregistrement W2602388498 · doi:10.24095/hpcdp.36.8.02f

Comportements en matière de santé associés au bronzage artificiel d’après l’Enquête sur la santé des jeunes duManitoba de 2012-2013

2016· article· fr· W2602388498 sur OpenAlexaffvenueabout
Beth Harland, J. P. CROZER GRIFFITH, Hua Lu, Tannis Erickson, K. Magsino

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Bien que le bronzage artificiel cause le cancer, il demeure relativement courant chez les adolescents. Nous en savons peu sur les habitudes en matière de bronzage artificiel ainsi que sur la prévalence de ce dernier au Canada, et nous en savons encore moins sur les comportements associés. Cette étude se penche sur la prévalence du bronzage artificiel chez les adolescents du Manitoba ainsi que sur son association avec d’autres caractéristiques individuelles et comportements en matière de santé. Méthodologie Nous avons effectué des analyses secondaires des données recueillies dans le cadre de l’Enquête sur la santé des jeunes du Manitoba (2012-2013) auprès d’élèves de la 7e à la 12e année (n = 64 174) et nous avons examiné les associations entre le bronzage artificiel (selon si les répondants avaient déjà utilisé des appareils de bronzage artificiel) et 25 variables. Les variables présentant un lien statistiquement significatif avec le bronzage artificiel ont fait l’objet de tests pour déterminer toute colinéarité potentielle et elles ont été regroupées en fonction de la force de leurs associations. Pour chaque groupe de variables dont l’association avait une signification statistique, la variable ayant l’effet de plus grande ampleur sur le bronzage artificiel a été intégrée au modèle final de régression logistique. Des analyses séparées ont été réalisées pour les garçons et les filles afin de mieux comprendre les différences fondées sur le sexe, et les analyses ont été ajustées en fonction de l’âge. Résultats Globalement, 4 % des garçons et 9 % des filles ont indiqué avoir eu recours au bronzage artificiel, et la prévalence augmentait avec l’âge. Les associations entre le bronzage artificiel et les autres variables étaient similaires chez les garçons et les filles. Les modèles de régression logistique binaire ont révélé que plusieurs variables prédisaient de façon significative le recours au bronzage artificiel, notamment l’occupation d’un emploi à temps partiel, l’activité physique, l’adoption de divers comportements à risque comme conduire un véhicule sous l’emprise de l’alcool (chez les garçons) et le fait d’avoir des relations sexuelles non planifiées après avoir consommé de l’alcool ou de la drogue (chez les filles), être victime de commentaires négatifs sur sa silhouette, sa taille ou son apparence, se déclarer comme transgenre ou d’un autre genre, consommer de la créatine ou autres suppléments et, pour les filles, utiliser rarement ou ne jamais utiliser de protection solaire. Conclusion Le bronzage artificiel chez les adolescents a été associé à l’âge, au travail à temps partiel, à l’activité physique et à de nombreux comportements de consommation et de facteurs de risque liés au mode de vie. Même si la législation interdisant l’accès des adolescents aux salons de bronzage est essentielle, les activités de promotion de la santé visant à décourager le bronzage artificiel pourraient porter davantage fruit si elles s’attaquaient aussi à ces facteurs connexes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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