Indoor Tanning Trends Among US Adults, 2007–2018
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To examine indoor tanning trends among US adults, and the relation to indoor tanning youth access legislation. Methods. This study analyzed the Health Information National Trends Survey (HINTS), a mailed survey, from the years 2007, 2011, 2013, 2014, 2017, and 2018 (combined n = 20 2019). Results. Indoor tanning prevalence decreased significantly over time among all US adults from 2007 (10%) to 2018 (4%; P < .001), among young adults aged 18 to 34 years (14% to 4%; P < .001), and among both women (14% to 4%; P < .001) and men (5% to 4%; P < .05). Indoor tanning significantly decreased in states that enacted youth access legislation by 2018, but did not significantly decrease for other states. Frequent indoor tanning was common in 2018; about one quarter of respondents who reported any indoor tanning did so 25 times or more in the past year. Conclusions. This study identifies several challenges in continuing to reduce indoor tanning in the United States. Youth access legislation may be effective for reducing tanning among the broader population of tanners; however, there remains a need for focus on highly frequent tanners, as well as men.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».