Nursing students' knowledge and related factors towards skin cancer: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aims to examine the nursing students' knowledge and related factors towards skin cancer. In order to conduct this comprehensive and review study, articles were searched from the earliest to April 1, 2023 using keywords extracted from Medical Subject Headings such as "knowledge", "skin cancer", and "nursing students" in various international electronic databases such as Scopus, PubMed, Web of Science, and Persian electronic databases such as Iranmedex and Scientific Information Database. The appraisal tool for cross-sectional studies (AXIS tool) was used to evaluate the quality of the studies included in this article. In total, 2,841 nursing students participated in five cross-sectional studies. The average age of the students was 20.93 (SD=1.89). 78.07% of the students in this study were female. 19.70% of students had a history of skin cancer in their family member. The average nursing students' knowledge and related factors towards skin cancer was 14.78 (SD=2.68) out of 25 which suggests a moderate level of knowledge. Factors such as year of study, female gender, age, using cosmetics, using depilatory wax, using epilating appliance, skin cancer caused by sun exposure, and protection of information have a significant positive relationship with nursing students' knowledge about skin cancer. However, knowledge had a negative relationship with factors such as using shaving, having mole, and having swelling. Additionally, the factors of father education, place of residence, sunburn frequency, source information had a significant relationship with nursing students' knowledge about skin cancer. According to the results of this review, the knowledge of nursing students in skin cancer is moderate. Therefore, nursing professors may contribute to the development of nursing students' knowledge by providing an online or physical education platform related to skin cancer.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».