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Enregistrement W2799711615 · doi:10.14748/vmf.v7i0.4968

Awareness of the visitors of solar studios in Varna and Dobrich about the health risks from their use

2018· article· en· W2799711615 sur OpenAlexaboutno aff
Slavka Valcheva, Mariela Ilieva, Neli Kancheva, Denitsa Georgieva, Tеодора Димитрова

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthStudioQuarter (Canadian coin)Skin cancerMedicinePopulationHealth riskPsychologyGeographyEngineeringCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bulgaria is one of the countries with the highest number of cases of skin cancer worldwide. The consequences of intensive exposure to UV radiation are an important health and social issue. Artificial indoor tanning has been offered widely during the last years and this has lead to plenty of discussions mainly related to the risks of the uncontrolled offer of such services, and to the need of safety and health regulations. The purpose of the study is to determine the levels of health risk awareness amongst the clients of solar studios in Varna and Dobrich. A survey was conducted involving 116 people of which 97 women and 19 men. According to the results, only 57.9% have been informed by a cosmetician. Only 70% of the clients have been given regularly instructions for the use of the solarium. Almost one quarter of the participants in the survey stated that they chose a solar studio because of the radiation parameters. More than 50% of the interviewed exposed to artificial UV radiation the zones of their bodies with pigmentary formations while 55.3% of the clients of artificial tan studios naturally have light skin, which means they are exposed to a higher risk of malignant new formations. Based on these results, activities aimed at raising the population`s awareness about the effects of UV radiation and about protection measures, as well as at building habits of safe behavior when using artificial UV radiation sources, should be planned and implemented.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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