Evaluation of Patient-Initiated Direct Care Mobile Phone–Based Teledermatology During The COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background With advances in telecommunication, especially smartphones, teledermatology services offered by specialists are now being directly requested by the patients themselves. This model is known as patient-initiated, direct care teledermatology. It has been pushed to the forefront due to the COVID-19 pandemic. Objective The objectives of this study were to determine patients’ satisfaction and dermatologists’ confidence when a diagnosis was made via direct care mobile phone–based teledermatology. Methods Patients availing direct care teledermatology services during the COVID-19 pandemic at a tertiary care center were subjected to a questionnaire within 5 days of the teleconsultation to assess patient satisfaction and opinions regarding using this model during and beyond the current COVID-19 pandemic. The dermatologists rated their confidence in making the clinical diagnosis on a scale from 1-10 for every case. Results Of 437 participants, 419 (95.9%) were satisfied with this mode of teledermatology. An overwhelming majority (n=428, 97.9%) felt safe consulting the dermatologist via teleconsultation and not having to visit the hospital during the COVID-19 pandemic. In addition, 269 (61.6%) patients agreed that they would be happy to use a teledermatology service beyond the COVID-19 pandemic. The dermatologists’ confidence score in making an accurate diagnosis ranged from 3 to 10, with a mean of 9.20 (SD 1.12). Conclusions The high levels of patient satisfaction and dermatologists’ confidence scores indicate that direct care mobile phone–based teledermatology may be a useful tool in providing dermatological services in appropriate settings and its use should continue to be explored beyond the COVID-19 pandemic. Conflicts of Interest None declared.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle