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Enregistrement W4320917201 · doi:10.3390/curroncol30020177

“Well, to Be Honest, I Don’t Have an Idea of What It Might Be”—A Qualitative Study on Knowledge and Awareness Regarding Nonmelanoma Skin Cancer

2023· article· en· W4320917201 sur OpenAlexvenueno aff
Luisa Leonie Brokmeier, Katharina Diehl, Bianca Annika Spähn, Charlotte Jansen, Tobias Konkel, Wolfgang Uter, Tatiana Görig

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Mots-clésSkin cancerMedicineQualitative researchDermatologyIncidence (geometry)PopulationFamily medicineCancerEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonmelanoma skin cancer (NMSC) is the most common cancer type in Western industrialized countries. However, research into the knowledge and awareness in the general population regarding NMSC is still scarce. This qualitative study aims to fill this research gap. Face-to-face, semi-structured interviews with 20 individuals aged 55-85 years were conducted between February and October 2020. Transcribed interviews were analyzed using qualitative content analysis. The term "white skin cancer"-the German colloquial term of NMSC-was well-known, but the incidence was underestimated. None of the participants could give a precise definition of NMSC, and various alterations in the skin were, partially wrongly, stated as potential signs for NMSC. As risk factors for NMSC, solar radiation, and fair skin type were mentioned most often. The perceived individual risk of developing NMSC and risk compared to individuals of the same age and gender were low in our sample. Own knowledge about NMSC was mostly perceived to be insufficient, and the majority of the sample would like to receive more information on NMSC. Our results emphasize a need to inform about the signs and risks of NMSC not only in the studied older age group but also in younger people.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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