The impact of COVD‐19 on North American dermatology practices
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 continues to affect the delivery of healthcare services, as practices across North America gradually re-open with new safety measures and practice guidelines. Specifically in dermatology, clinical care is delivered in close physician-patient proximity through physical examination and the use of additional diagnostic and therapeutic procedures. We designed a 10-question survey to better understand how COVID-19 has impacted the delivery of care in North American dermatology practices. Survey questions explored themes including changes in patient volumes, the use of virtual visits/teledermatology, the frequency of aesthetic and surgical procedures, and other related topics. We invited 102 board-certified dermatologists working in a variety of medical, aesthetic, surgical, and mixed practices, to participate in our survey hosted through Qualtrics XM. These dermatologists were selected based on their geographic location and our ability to access their contact information. Each dermatologist received an individualized e-mail and survey link; however, all survey responses were anonymized. In 2.5 weeks after survey invitations were sent, the survey was viewed and completed by 71 and 54 dermatologists, respectively. The second wave of e-mails was sent to the remaining 48 dermatologists who had not yet completed the survey, after which 15 participants both viewed and completed the survey. In total, 69 responses were recorded with an overall response rate of 67.6%. We report decreased patient volume capacity, fewer aesthetic and surgical procedures, and an increase in the use of virtual medicine among board-certified North American dermatologists. However, this represents a reflection on perspectives at a single time point in a rapidly evolving situation. Understanding the full scope of the impact that COVID-19 continues to have on dermatologic care is paramount to effectively serve our patients.
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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 ».