Notice bibliographique
Résumé
Background There are places in the world where access to dermatologists can be very challenging and general practitioners may not be well trained in the diagnosis and treatment of skin conditions. Store-and-forward teledermatology may improve access to specialty care, provide accurate diagnoses, and reduce time to treatment, resulting in high patient satisfaction. The early detection and timely treatment of severe skin diseases could prevent adverse health outcomes and death. On the other hand, some skin conditions such as mild atopic dermatitis, acne, and fungal infections could be managed within primary care using teledermatology. Objective We aimed to (1) evaluate the proportion of individuals who could be assessed in primary care using teledermatology and how this affects the waiting time for an in-person dermatologist appointment and (2) assess the most frequent dermatoses according to demographic data and referrals made by the teledermatologist. Methods A cross-sectional retrospective study, involving 30,976 individuals and 55,624 skin lesions, was conducted from July 2017-July 2018 in the city of São Paulo. We assessed the frequency of diagnoses and referrals to biopsy, in-person dermatologists, or primary care, and compared the waiting time for an in-person dermatologist appointment before and after the teledermatology implementation. Results We found that 53% of the patients were managed by the primary care physician, 43% were referred to in-person dermatologists, and 4% were referred directly to biopsy, leading to a reduction in waiting time for in-person appointments of 78% when compared to the previous period (from 6.7 months to 1.5 months). The most frequent diseases were melanocytic nevus, seborrheic keratosis, acne, benign neoplasms, onychomycosis, atopic dermatitis, solar lentigo, melasma, xerosis, and epidermoid cyst, with significant differences according to sex, age, and referrals (Multimedia Appendix 1A,B). Conclusions The use of teledermatology as a triage tool significantly reduced the waiting time for in-person visits, improving health care access and using public resources wisely. Knowledge of sex, age, diagnoses, and treatment of common skin conditions can enable the creation of public policies for prevention and orientation of the population, as it can be used to train general physicians to address such cases. Conflicts of Interest None declared.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».