MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3152747089 · doi:10.2196/24766

Remote Rating of Atopic Dermatitis Severity Using Photo-Based Assessments: Proof-of-Concept and Reliability Evaluation

2021· article· en· W3152747089 sur OpenAlexvenueno aff
Zarqa Ali, K. Jørgensen, Anders Daniel Andersen, Andrei Chiriac, Theis Bjerre‐Christensen, Ionela Manole, Ana‐Maria Dutei, Irina Deaconescu, Alina Suru, Adina Serban, Ari Páll Ísberg, Priyanka Dahiya, Simon Francis Thomsen, John R. Zibert

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisReliability (semiconductor)Proof of conceptDermatologyMedicineReliability engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital imaging of dermatological patients is a novel approach to remote assessment and has recently become more relevant since telehealth and remote decentralized clinical trials are gaining ground. OBJECTIVE: We aimed to investigate whether photographs taken by a smartphone are of adequate quality to allow severity assessments to be made and to explore the usefulness of an established atopic dermatitis severity assessment instrument on photograph evaluation. METHODS: During scheduled visits in a previously published study, the investigating doctor evaluated the severity of atopic dermatitis using the Scoring AD (SCORAD) index and took photographs of the most representative lesions (target lesions) with both a smartphone and a digital single-lens reflex camera (DSLR). The photographs were then assessed by 5 dermatologists using the intensity items of the SCORAD (iSCORAD), which consists of erythema, oedema/papulation, excoriations, lichenification, oozing/crusts, and dryness (scale 0-3, maximum score 18). The mean iSCORAD of the photographs was calculated and compared with in-person assessments using Pearson correlation and Bland-Altman plots. Intraclass correlation coefficients were used for interrater reliability. RESULTS: A total of 942 photographs from 95 patients were assessed. The iSCORAD based on smartphone photographs correlated strongly with the evaluations performed in person (iSCORAD: r=0.78, P<.001; objective SCORAD: r=0.81, P<.001; and total SCORAD: r=0.78, P<.001). For iSCORAD specifically, a Bland-Altman plot showed a difference in mean score of 1.31 for in-person and remote iSCORAD. In addition, the interrater agreement between the 5 rating dermatologists was 0.93 (95% CI 0.911-0.939). A total of 170 lesions were photographed, and the difference in mean scores was 1.32, 1.13, and 1.43 between in-person and remote evaluations based on photographs taken by a DSLR camera, a smartphone without flash, and a smartphone with flash, respectively. CONCLUSIONS: In terms of quality, remote atopic dermatitis severity assessments based on photographs are comparable to in-person assessments, and smartphone photos can be used to assess atopic dermatitis severity to a similar degree as photographs from a DSLR camera. Further, the variation in how the dermatologists in this study rated the iSCORAD based on the photographs was very low.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,379 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetDermatology and Skin DiseasesTravaux en français237 207