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Record W2602388498 · doi:10.24095/hpcdp.36.8.02f

Comportements en matière de santé associés au bronzage artificiel d’après l’Enquête sur la santé des jeunes duManitoba de 2012-2013

2016· article· fr· W2602388498 on OpenAlexaffvenueabout
Beth Harland, J. P. CROZER GRIFFITH, Hua Lu, Tannis Erickson, K. Magsino

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicConsumer Attitudes and Food Labeling
Canadian institutionsUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Bien que le bronzage artificiel cause le cancer, il demeure relativement courant chez les adolescents. Nous en savons peu sur les habitudes en matière de bronzage artificiel ainsi que sur la prévalence de ce dernier au Canada, et nous en savons encore moins sur les comportements associés. Cette étude se penche sur la prévalence du bronzage artificiel chez les adolescents du Manitoba ainsi que sur son association avec d’autres caractéristiques individuelles et comportements en matière de santé. Méthodologie Nous avons effectué des analyses secondaires des données recueillies dans le cadre de l’Enquête sur la santé des jeunes du Manitoba (2012-2013) auprès d’élèves de la 7e à la 12e année (n = 64 174) et nous avons examiné les associations entre le bronzage artificiel (selon si les répondants avaient déjà utilisé des appareils de bronzage artificiel) et 25 variables. Les variables présentant un lien statistiquement significatif avec le bronzage artificiel ont fait l’objet de tests pour déterminer toute colinéarité potentielle et elles ont été regroupées en fonction de la force de leurs associations. Pour chaque groupe de variables dont l’association avait une signification statistique, la variable ayant l’effet de plus grande ampleur sur le bronzage artificiel a été intégrée au modèle final de régression logistique. Des analyses séparées ont été réalisées pour les garçons et les filles afin de mieux comprendre les différences fondées sur le sexe, et les analyses ont été ajustées en fonction de l’âge. Résultats Globalement, 4 % des garçons et 9 % des filles ont indiqué avoir eu recours au bronzage artificiel, et la prévalence augmentait avec l’âge. Les associations entre le bronzage artificiel et les autres variables étaient similaires chez les garçons et les filles. Les modèles de régression logistique binaire ont révélé que plusieurs variables prédisaient de façon significative le recours au bronzage artificiel, notamment l’occupation d’un emploi à temps partiel, l’activité physique, l’adoption de divers comportements à risque comme conduire un véhicule sous l’emprise de l’alcool (chez les garçons) et le fait d’avoir des relations sexuelles non planifiées après avoir consommé de l’alcool ou de la drogue (chez les filles), être victime de commentaires négatifs sur sa silhouette, sa taille ou son apparence, se déclarer comme transgenre ou d’un autre genre, consommer de la créatine ou autres suppléments et, pour les filles, utiliser rarement ou ne jamais utiliser de protection solaire. Conclusion Le bronzage artificiel chez les adolescents a été associé à l’âge, au travail à temps partiel, à l’activité physique et à de nombreux comportements de consommation et de facteurs de risque liés au mode de vie. Même si la législation interdisant l’accès des adolescents aux salons de bronzage est essentielle, les activités de promotion de la santé visant à décourager le bronzage artificiel pourraient porter davantage fruit si elles s’attaquaient aussi à ces facteurs connexes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.452
Threshold uncertainty score0.910

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.304
Teacher spread0.284 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2016
Admission routes3
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