Avoiding Breach of Patient Confidentiality: Trial of a Smartphone Application That Enables Secure Clinical Photography and Communication
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: To evaluate a smartphone application for clinical photography that prioritizes and facilitates patient security. METHODS: Ethics was obtained to trial the application Sharesmart. Calgary plastic surgeons/residents used the application for clinical photography and communication. Surveys gauging the application usability, incorporated consent process, and photograph storage/sharing were then sent to surgeons and patients. RESULTS: Over a 1-year trial period, 16 Calgary plastic surgeons and 24 residents used the application to photograph 84 patients. Half (56%) of the patients completed the survey. The majority of patients found the applications consent process acceptable (89%) and felt their photograph was secure (89%). Half (51%) of the surgeons/residents completed the survey and would use the application as is (67%) or with modifications (33%). The consent process was felt to be superior (73%) or equivalent (23%) to participant's prior methods and was felt to resolve issues present with current photography practices of secure transmission and storage of photographs by 100% and 95% of respondents, respectively. Perceived limitations of the application included difficulties in use with poor cellphone service or Internet, decreased speed compared to current practices, the lack of a desktop platform, video capability, and ability to transmit the photograph directly to the patient's medical record. CONCLUSIONS: A smartphone clinical photography application addresses the risks of patient confidentiality breach present with current photography methods; broad implementation should be considered.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle