Balancing the Need for Clinical Photography With Patient Privacy Issues: The Search for a Secure SmartPhone Application to Take and Store Clinical Photographs
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians are increasingly using smartphones to take clinical photographs. This study evaluates a smartphone application for clinical photography that prioritizes and facilitates patient security. METHODS: Ethics approval was obtained to trial a smartphone clinical photography application, PicSafe Medi. Calgary plastic surgeons and residents used the application to obtain informed consent and photograph patients. Surveys gauging the application's usability, consent process, and photograph storage/sharing were then sent to surgeons and patients. RESULTS: Over a 6-month trial period, 15 plastic surgeons and residents used the application to photograph 86 patients. Over half of the patients (57%) completed the survey. The majority of patients (96%) were satisfied with the application's consent process, and all felt their photographs were secure. The majority (93%) of surgeons/residents completed the survey. The application was felt to overcome issues with current photography practices: inadequate consent and storage of photographs (100%), risk to patient confidentiality (92%), and unsecure photograph sharing (93%). Barriers to regular use of the application included need for cellphone service/Internet (54%), sanitary concerns due to the need for patients to sign directly on the phone (46%), inability to obtain proactive/retroactive consent (85%), and difficulty viewing photographs (80%). The majority of surgeons (85%) believe a smartphone application would be suitable for clinical patient photography, but due to its limitations, only 23% would use the trialed application. CONCLUSIONS: A smartphone clinical photography application addresses the patient confidentiality risks of current photography methods; however, limitations of the trialed application prevent its broad implementation.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle