Skin cancer knowledge and photoprotective practices of organ transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term use of immunosuppressive medications by organ transplant recipients (OTRs) leads to an increased risk of non-melanoma skin cancers (NMSCs). The objective of this study was to assess photoprotective knowledge and practices among OTRs and to identify predictors of poor sunscreen adherence and barriers to photoprotection. METHODS: A written survey was administered to 300 solid OTRs attending the Southern Alberta Transplant Program. Demographics, transplant and NMSC history, ultraviolet radiation (UVR) exposure, photoprotective knowledge and practices, and barriers to implementing photoprotection were collected. Relevant statistical analyses and univariate and multivariable regression models on sunscreen use were performed. RESULTS: One hundred and seventy-nine of the 300 respondents reported not using sunscreen most days despite 79.3% recalling have received photoprotection education. Of the surveyed OTRs, 45.7% reported no barriers to implementing photoprotective practices. On average, respondents scored 74.5% on a commonly used tool to assess photoprotective knowledge (SD 30.6%). In multivariable analyses, older age, male gender, and lack of post-secondary education were associated with lower rates of self-reported sunscreen use. The most commonly patient-reported barriers to photoprotection were "hassle/time consuming" (16.7%) and "sunscreen is uncomfortable or unpleasant" (10.0%). CONCLUSIONS: Despite OTRs self-reporting having received sufficient sun-protective knowledge and demonstrating reasonable recollection of photoprotective education on assessment, implementation of sun protection in the studied OTRs remains suboptimal.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».