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Enregistrement W3157988686 · doi:10.82308/23809

Developing a medical photography best practice guide and teaching technical and ethical principles to clinicians: an exploratory sequential mixed methods study

2019· article· en· W3157988686 sur OpenAlexaboutno aff
Farid Wajdi Ibrahim

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationExploratory researchPhotographyBest practiceEngineering ethicsPsychologyMedicineSociologyEngineeringVisual artsPolitical scienceArtSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: La photographie devient de plus en plus importante dans le cadre de la pratique des médecins. Elle est devenue une habitude pour plusieurs médecins, qui s'en servent dans la prise en charge clinique, à des fins de documentation, comme outil d'enseignement ou de recherche, et même comme preuves médico-légales. Il y a un manque de connaissance sur la photographie médicale avec les appareils photo reflex mono-objectifs numériques (DSLR) et à ce jour il n'existe pas de lignes directrices ni de protocoles pour guider les utilisateurs. Les objectifs de cette étude sont; 1) d'identifier les connaissances manquantes en photographie médicale, 2) de développer un guide des règles de l'art qui aidera les utilisateurs de la photographie médicale à maîtriser leurs compétences en photographie et changer leur pratique en conséquence, 3) de partager le résultat final de cette étude avec les médecins spécialistes et les médecins de famille. Méthodes: Nous avons effectué une revue de la littérature suivie par une synthèse systématique dont les résultats ont contribué à une étude exploratoire et séquentielle à méthode mixte. Un modèle de recherche qualitative employant une méthodologie descriptive et qualitative était utilisé, suivi par une étude quasi expérimentale pour valider les résultats. En ce qui concerne la phase qualitative, les photographes étaient choisis à partir d'une méthode d'échantillonnage avec écart maximal, afin d'avoir des photographes de différents groupes d'âge et d'expérience. Le recrutement s'est réalisé jusqu'à la saturation des données était atteinte. Au total, six entrevues en profondeur et semi-structurées étaient menées avec six photographes médicaux qui travaillent dans la région métropolitaine de Montréal. En ce qui concerne la phase quantitative, vingt médecins étaient invités à participer à un atelier pratique dont les données ont contribué à la phase qualitative. Tous les vingt participants devaient accomplir une tâche avant et après l'atelier. Ensuite, les résultats étaient comparés pour évaluer et valider le guide des règles de l'art. À la fin, un questionnaire était envoyé à tous les participants en vue d'obtenir leur rétroaction pour des études futures. Résultats: Selon la recherche, l'analyse et la rétroaction des participants de l'étude qualitative, les défis pour les utilisateurs de la photographie médicale sont le réglage de l'appareil photo et de l'objectif photographique, ainsi que le temps de pose, la distance focale, l'éclairage, le positionnement du patient, la composition photographique, le consentement du patient et la confidentialité et le droit d'auteur. L'ABC de la photographie médicale était conçu avec le but d'enseigner un guide des règles d'art à travers un atelier pratique. Cet atelier a réussi à améliorer les compétences des utilisateurs de la photographie médicale et a réformé leur pratique en conséquence. Conclusions: Notre étude a abouti à une élaboration d'un guide des règles de l'art pour aider les médecins à utiliser les forces de la photographie médicale pour mieux server leurs patients.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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