Sun exposure behaviours as a compromise to paradoxical injunctions: Insight from a worldwide survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioural interventions can improve attitudes towards sun protection but the impact remains inconsistent worldwide. OBJECTIVE: To assess awareness of and attitudes towards the multiple facets of sun exposure and suggest ways to improve prevention from overexposure to the sun in all geographical zones and multiple skin types. METHODS: Online survey was conducted from 28 September to 18 October 2021. Study population was selected from the Ipsos online Panel (3,540,000 panellists), aged ≥18 years, from 17 countries around the five continents. Demographics, sun-exposure habits and practices, understanding of risks and information on phototypes were documented and analysed using descriptive statistics. RESULTS: Eighty-eight per cent of participants knew that sunlight can cause skin health problems (90% phototypes I-II, 82% phototypes V-VI, >90% in American and European countries, 72% in Asia and 85% in Africa). Eighty-five per cent used some form of protection against sunlight, predominantly: Seeking shade (77%), avoiding the midday sun (66%), facial application of sunscreen (60%) and wearing protective clothing (44%). The perception of sunlight itself is positive ('it gives energy' for 82%; 'tanned skin looks attractive' for 72%), although less in Asian countries and among individuals with dark skin phototypes. Eighty-three per cent reported having experienced sunburn, mainly in Australia, Canada, USA, Germany, France and Russia, and among individuals with dark skin phototypes. Only 12% systematically/often used all types of protection during exposure to the sun and 23% believed it is safe to go out in the sun with no protection when their skin is already tanned. From 13% (skin phototype I) to 26% (phototype VI) reported not using any form of protection against the sun. Knowledge and habits were significantly superior among people who are accustomed to seeing a dermatologist for a complete skin exam. CONCLUSIONS: Dermatologists could play a crucial role in relaying novel prevention messages, more finely tailored to specific risks, populations and areas of the world.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».