P120 Climate change: impact on cutaneous carcinogenesis and dermatological practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cases of skin cancer in the UK are projected to increase by 50% over the next 20 years, with stratospheric ozone depletion secondary to climate change a major contributory factor. ‘Our World in Data’ published data on skin cancer incidence in the USA and Northwest Europe comparing scenarios with no restriction on ozone-depleting substances (NROS) vs. the Montreal Protocol (MP) and the Copenhagen Amendment. By the year 2100, skin cancer is predicted to rise in the USA from 36 to 6530 cases per million with NROS (relative change +18 000%), and from 36 to 1958 cases per million with MP (relative change +5300%). In Northwest Europe it is projected to rise from 17 to 3468 cases per million with NROS (relative change +20 300%) and from 17 to 1051 cases per million with MP (relative change +6100%). A systematic literature review conducted in January 2025 across MEDLINE, Embase and the Cochrane Library yielded 11 relevant papers (10 reviews and one observational study) from 30 initial results. The review identified multiple factors linking climate change to increased skin cancer incidence, including stratospheric ozone depletion, increased air pollution and global warming. Despite MP regulation, current ozone levels remain 3% lower in the northern-mid latitudes and 5% lower in the southern-mid latitudes compared with historical levels. A new Arctic ozone hole has increased ultraviolet radiation (UVR) penetration by 60% above long-term averages. Epidemiological research indicates that for every 1% decrease in ozone concentration, melanoma incidence could increase by 1–2%, while nonmelanoma skin cancers might increase by 2.7–4.6%. Global warming affects human behaviour, leading to increased outdoor activity and UVR exposure. Air pollutants mirror UVR’s effects, causing keratinocyte proliferation and differentiation, melanogenesis and skin barrier dysfunction, elevating risks of skin cancer and inflammatory skin disease. Vulnerable populations include those in underprivileged areas, immunosuppressed individuals or transplant recipients, people in UVR-dense areas, light-skinned people and outdoor labourers. They require targeted interventions and heightened awareness of the risk of skin cancer. Current projections rely on computer-based models and animal studies, indicating a need for further original research. However, the evidence strongly links climate change to increased cutaneous carcinogenesis. Further outcomes depend heavily on compliance with the MP and Copenhagen Amendment. Education around climate change and skin health is paramount. Some studies have suggested a role for artificial intelligence to analyse environmental data and determine risk for patients. Dermatologists must recognize climate change’s profound implications for skin cancer burden. Focusing on preventative efforts in high-risk groups and supporting global climate mitigation strategies are crucial in addressing this escalating health challenge.
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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,002 |
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 ».