Teledermatology Utilization and Integration in Residency Training Over the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the 2019 Coronavirus (COVID-19) pandemic, the Division of Dermatology, University of Ottawa, adapted pre-existing local healthcare infrastructures to provide increased provider-to-provider teledermatology services as well as integrated teledermatology into the dermatology residency training program. OBJECTIVES: (1) To assess the differences in utilization of provider-to-provider teledermatology services before and during the COVID-19 pandemic; and (2) to assess dermatology resident and faculty experiences with the integration of teledermatology into dermatology residency training at the University of Ottawa. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis comparing provider-to-provider teledermatology consults submitted to dermatologists from April 2019 to October 2019 pre-pandemic with the same period during the pandemic in 2020. Two different questionnaires were also disseminated to the dermatology residents and faculty at our institution inquiring about their perspectives on teledermatology, education, and practice. RESULTS: The number of dermatologists completing consults, the number of providers submitting a case to Dermatology, and the number of consults initiated all increased during the pandemic period. Ninety-one percent of residents agreed that eConsults and teledermatology enhanced their residency education, enabled continuation of training during the pandemic, and that eConsult-based training should be incorporated into the curriculum. Ninety-six percent of staff incorporated a virtual dermatology practice model, and one-third used teledermatology with residents during the pandemic. Most staff felt there was value in providing virtual visits in some capacity during the pandemic. CONCLUSIONS: Our study confirms that the use of teledermatology services continues to increase accessibility during the pandemic. Teledermatology enhances the education and training of residents and will be incorporated into dermatology residency programs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».