Association of Sun Safety Behaviors and Barriers with Sunburn History in College Students in a Region with High UV Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Over five million cases of skin cancer are diagnosed each year in the United States with melanoma the third most common cancer in young adults. While publications have shown that sunburns increase the risk of developing melanoma throughout the lifetime including in adolescence and adulthood showing the importance of altering sun exposing behaviors throughout the lifetime, use of sun protection in college students remails low. In Fall 2019, an online survey of undergraduate students living on campus at a large southwestern university was conducted to determine the frequency of recent sunburns as well as sun protective behaviors and perceived knowledge of and barriers to sun protection. Associations between knowledge, behaviors, and barriers with self-reported sunburn were evaluated using logistic regression. Over 46% of 458 students reported at least one sunburn in the past three months and 21% reported having multiple sunburns in that period. Furthermore, 53% reported that they intentionally tanned their skin outdoors occasionally or more frequently, while 6.4% reported using an indoor tanning bed occasionally or more. Adjusted for skin sensitivity, recent sunburn history was associated with higher tanning activity scores and with high agreement that tanning was attractive (p < 0.01). This information can inform a more targeted series of intervention programming on the university campus.
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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 | 0,000 |
| 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 ».