Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has accelerated the development and widespread adoption of teledermatology both locally and globally. As dermatology is predominantly a visual specialty, teledermatology is particularly useful for patient care and collaboration between health care professionals. Objective To share lessons learned from the local experience with teledermatology in Singapore. Methods The main models of teledermatology are asynchronous (store-and-forward), synchronous (real-time communication), and hybrid teledermatology (mixed combination of both asynchronous and synchronous elements). Results During the pandemic, teledermatology has enabled suitable patients to have continued access to clinical care in the comfort of their home, while at the same time supporting safe distancing measures to mitigate exposure to and spread of SARS-CoV-2. At the National Skin Centre in Singapore, asynchronous store-and-forward teledermatology is used for telecollaboration with doctors and nurses from external health care institutions, nursing homes, and primary care clinics. A hybrid model comprising synchronous phone or video teleconsultation with the patient, together with review of recent clinical photographs submitted by the patient, is used for the remote care of selected patients with mild and/or stable dermatological conditions. There is a high diagnostic concordance of 87% between teleconsultation and in-person consultation. As not all patients are suitable for teleconsultation, preteleconsultation triage is helpful. Conclusions Moving forward, even as we approach a new postpandemic era, teledermatology will continue to evolve and become an integral pillar of the health care landscape. Conflicts of Interest None declared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».