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Enregistrement W4366602365 · doi:10.1177/10482911231165975

Barriers and Facilitators in the Creation of a Surveillance System for Solar Radiation-Induced Skin Cancers

2023· article· en· W4366602365 sur OpenAlexaff
Nicole Slot, Thomas Tenkate, Lindsay Forsman-Phillips, Victoria H Arrandale, Sunil Kalia, D. Linn Holness, Cheryl Peters

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBC Centre for Disease ControlSt. Michael's HospitalProvincial Health Services AuthorityVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal HealthToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoWorld Wildlife Fund CanadaPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStakeholderHealth surveillanceEnvironmental healthMedical surveillanceStakeholder engagementDisease surveillancePopulationMedical emergencyDiseasePublic relationsPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outdoor workers are exposed to many hazards, including solar ultraviolet radiation (UVR). Identifying, reporting, analyzing and tracking the exposures or health outcomes of outdoor workers have not generally been formally considered. This article aims to summarize the best practices/strategies for creating an occupational sun exposure or skin cancer surveillance system for outdoor workers and to understand the key barriers and facilitators to the development of such a system. For the design of a successful occupational safety and health (OSH) surveillance system five occupational surveillance strategies are summarized: exposure registry, disease registry, disease screening/medical surveillance, sentinel event surveillance, and disease surveillance via data linkage. Ten key considerations are identified, including identifying a clear goal, a defined target population and stakeholder involvement, five critical barriers are highlighted including underreporting and funding, and five vital facilitators are recognized including communication/collaboration and a simple reporting process.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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