Barriers and Facilitators to Sun Protection: A Proposal for a Skin Cancer Public Health Prevention Campaign in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regions of Atlantic Canada have the highest incidence rates of cutaneous melanoma in Canada. Despite its preventable nature through sun-safe behaviours, region-specific public health strategies remain limited. OBJECTIVE: To explore perceived barriers and facilitators to sun protection in Atlantic Canada, using the Capability, Opportunity, Motivation-Behaviour (COM-B) model to guide intervention development. METHODS: We conducted a qualitative content analysis of 22 focus groups comprising 95 participants across four Atlantic provinces. Transcripts were analyzed using the COM-B model within the Behaviour Change Wheel framework, facilitated by MAXQDA software. Themes related to behavioural capability, environmental opportunity, and motivational factors were identified, with proposed interventions and policies aligned to these domains. RESULTS: Barriers included challenges in sunscreen application, limited knowledge, chemical concerns, financial barriers, insufficient infrastructure/shade in public spaces, and occupation-specific barriers. Facilitators encompassed heightened awareness following personal experiences with skin cancer, social role modelling, and habit formation. Participants endorsed locally sourced educational and enabling strategies over coercive approaches. Suggested policies included improving sunscreen affordability, integrating sun protection into workplace guidelines, enhancing access to public shade, and leveraging mass media for targeted/region-centred campaigns. CONCLUSION: Effective sun protection initiatives in Atlantic Canada should be grounded in the COM-B model, addressing individual capabilities, environmental opportunities, and motivational drivers. A multifaceted, community-informed strategy is needed and preferred to sustainably reduce melanoma risk in this high-incidence region.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».