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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Résumé présentoui

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