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Enregistrement W2767613996 · doi:10.2196/mhealth.8257

Uses of Mobile Device Digital Photography of Dermatologic Conditions in Primary Care

2017· article· en· W2767613996 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeledermatologyMedicineSpecialtyPrimary careTelemedicineMobile phoneMEDLINEMedical recordFamily medicineDermatologyHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle