Utility of Store and Forward Teledermatology for Skin Patch Test Readings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Teledermatology (TD) is the use of imaging technology to provide dermatology services at a distance. To date, studies assessing its application for grading skin patch test reactions have been lacking. OBJECTIVES: The aim was to compare conventional, in-person (IP) grading of skin patch test reactions with store-forward TD. METHODS: Patients undergoing patch testing to the North American Contact Dermatitis Group (NACDG) screening series were invited to participate in this repeated-measures study. Photographs of the NACDG screening series patch sites were obtained at 2 time points (48-hour and final readings). Teledermatology assessments were completed by the same staff dermatologist who performed the IP readings; 48-hour and final TD photographs were viewed at weeks 4 and 8 after the IP encounter, respectively, to prevent recall bias. Staff dermatologists were blinded to IP grading results. The main outcome was percent agreement. Eight categories of agreement were created according to possible pairings of TD and IP reading results. Three final outcome groups of "success," "indeterminate," and "failure" were defined based on clinical significance. RESULTS: One hundred one participants completed the study. There were 7070 comparison points between IP and TD final readings. Excluding negative/negative agreement, there was "success" of TD in 54% of final readings. "Indeterminate" agreement with possible clinical significance was present in 40% of final readings. There was "failure" (definite clinical significance) in 6% of final readings. CONCLUSIONS: Teledermatology may be a viable option for grading skin patch test reactions, particularly for clinicians who perform limited patch testing. However, a clinically significant "failure" rate of 6% and practical barriers to TD implementation may preclude its widespread use for skin patch testing in tertiary referral centers where large numbers of patches are tested per patient.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».