Factors Contributing to Diagnostic Discordance Between Store-and-Forward Teledermatology Consultations and In-Person Visits: Case Series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of asynchronous store-and-forward (SAF) teledermatology can improve access to timely and cost-effective dermatologic care and has increased during the COVID-19 pandemic. Previous research has found high diagnostic concordance rates between SAF teledermatology and face-to-face clinical diagnosis, but to our knowledge, none have used specific cases to illustrate factors contributing to diagnostic discordance. OBJECTIVE: To identify and illustrate characteristics that may have contributed to diagnostic discordance between store-and-forward teledermatology and in-person clinical diagnosis in a series of patients. METHODS: We identified 7 cases of diagnostic discordance between teledermatology and in-person visits where the favored diagnosis of the in-person dermatologist was not included in the differential diagnosis formulated by the teledermatologist. Cases were identified from a previously published retrospective chart review of 340 SAF teledermatology consultations, which was previously performed at an academic community health care system in the greater Boston area, Massachusetts, from January 1, 2014, through December 31, 2017. Of 99 patients who completed an in-person dermatology appointment after their teledermatology consultation, 7 had diagnostic disagreement between the teledermatologist and in-person dermatologist where the diagnosis in the in-person consultation was not included in the differential diagnosis in the original teledermatology consult. These 7 cases were examined by 2 author reviewers to identify factors that may have contributed to diagnostic discordance. RESULTS: Factors contributing to diagnostic discordance between SAF teledermatology consultations and in-person visits included poor image quality, inadequate history or diagnostic workup, inability to evaluate textural characteristics, diagnostic uncertainty due to atypical presentations, and evolution in appearance of skin conditions over time. CONCLUSIONS: We identified multiple factors that contributed to diagnostic discordance. Recognition and mitigation of these factors, when possible, may help to improve diagnostic accuracy and reduce the likelihood of misdiagnosis. Continuing education of referring providers and implementation of standardized guidelines for referrals may also be helpful in reducing the risk of misdiagnosis due to inherent limitations of teledermatology services.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».