Uses of Mobile Device Digital Photography of Dermatologic Conditions in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: PhotoExam is a mobile app that incorporates digital photographs into the electronic health record (EHR) using iPhone operating system (iOS, Apple Inc)-based mobile devices. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe usage patterns of PhotoExam in primary care and to assess clinician-level factors that influence the use of the PhotoExam app for teledermatology (TD) purposes. METHODS: Retrospective record review of primary care patients who had one or more photos taken with the PhotoExam app between February 16, 2015 to February 29, 2016 were reviewed for 30-day outcomes for rates of dermatology consult request, mode of dermatology consultation (curbside phone consult, eConsult, and in-person consult), specialty and training level of clinician using the app, performance of skin biopsy, and final pathological diagnosis (benign vs malignant). RESULTS: During the study period, there were 1139 photo sessions on 1059 unique patients. Of the 1139 sessions, 395 (34.68%) sessions documented dermatologist input in the EHR via dermatology curbside consultation, eConsult, and in-person dermatology consult. Clinicians utilized curbside phone consults preferentially over eConsults for TD. By clinician type, nurse practitioners (NPs) and physician assistants (PAs) were more likely to utilize the PhotoExam for TD as compared with physicians. By specialty type, pediatric clinicians were more likely to utilize the PhotoExam for TD as compared with family medicine and internal medicine clinicians. A total of 108 (9.5%) photo sessions had a biopsy performed of the photographed site. Of these, 46 biopsies (42.6%) were performed by a primary care clinician, and 27 (25.0%) biopsies were interpreted as a malignancy. Of the 27 biopsies that revealed malignant findings, 6 (22%) had a TD consultation before biopsy, and 10 (37%) of these biopsies were obtained by primary care clinicians. CONCLUSIONS: Clinicians primarily used the PhotoExam for non-TD purposes. Nurse practitioners and PAs utilized the app for TD purposes more than physicians. Primary care clinicians requested curbside dermatology consults more frequently than dermatology eConsults.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».