Cosmetic Versus Medicine: How Does Your Country Define Sunscreen?
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer (melanoma and non-melanoma) is the most commonly diagnosed cancer in the United States of America, and non-melanoma skin cancer is the most common cause of Australian hospitalisations with cancer as the principle diagnosis, having a huge cost to the country's health care system. Primary and secondary skin cancer prevention is globally inadequate, with only 3 in 10 American adults using sun protection routinely. Evidence suggests that regular sunscreen use in Australians prevents both melanoma and non-melanoma skin cancers, and American research has found that daily sunscreen use reduced the incidence of melanoma - the most skin cancer deaths - by half. Despite this, in many countries and regions around the world, a major ongoing divergence remains on the classification of sunscreen as either a cosmetic product or a form of medical therapy, which in turn affects the consumers' attitudes towards the use of sunscreen. This is also affected by the increasing use of the internet, which has made the purchasing of products internationally convenient and easy for consumers worldwide, including sunscreen products, which are frequently marketed online. There is variation between each country or region and their regulations of sunscreen affect the consequent labelling claims of sunscreen products. This affects the unsuspecting consumer's choices in purchasing sun protection, which may be misinformed. Australia, Canada, and the US are the only countries to classify sunscreen as a form of medical therapy. This paper explores the current classification of sunscreen products in countries and regions around the world and discusses the impact of these discrepancies and similarities on the attitudes of consumers towards sunscreen use. Finally, we make suggestions on changes that can be made to encourage sunscreen use and safe sunscreen purchasing. J Drugs Dermatol. 2018;17(8):899-904.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».