“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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».