Testing Wearable UV Sensors to Improve Sun Protection in Young Adults at an Outdoor Festival: Field Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Australia and New Zealand have the highest skin cancer incidence rates worldwide, and sun exposure is the main risk factor for developing skin cancer. Sun exposure during childhood and adolescence is a critical factor in developing skin cancer later in life. OBJECTIVE: This study aims to test the effectiveness of wearable UV sensors to increase sun protection habits (SPH) and prevent sunburn in adolescents. METHODS: During the weeklong school leavers outdoor festival (November 2019) at the Gold Coast, Australia, registered attendees aged 15-19 years were recruited into the field study. Participants were provided with a wearable UV sensor and free sunscreen. The primary outcome was sun exposure practices using the SPH index. Secondary outcomes were self-reported sunburns, sunscreen use, and satisfaction with the wearable UV sensor. RESULTS: A total of 663 participants were enrolled in the study, and complete data were available for 188 participants (188/663, 28.4% response rate). Participants provided with a wearable UV sensor significantly improved their use of sunglasses (P=.004) and sunscreen use both on the face (P<.001) and on other parts of the body (P=.005). However, the use of long-sleeve shirts (P<.001) and the use of a hat (P<.001) decreased. During the study period, 31.4% (59/188) of the participants reported receiving one or more sunburns. Satisfaction with the wearable UV sensor was high, with 73.4% (138/188) of participants reporting the UV sensor was helpful to remind them to use sun protection. CONCLUSIONS: Devices that target health behaviors when outdoors, such as wearable UV sensors, may improve use of sunscreen and sunglasses in adolescents.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle