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Enregistrement W4214767939 · doi:10.2196/36884

Digital Dermatology: Experience From Scotland During Lockdown and Beyond

2022· article· en· W4214767939 sur OpenAlexvenueno aff
Shareen Muthiah, Colin A Morton

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTeledermatologyTelemedicineAuditPatient satisfactionMedical emergencyPatient experienceDigital healthHealth careService (business)Family medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In Scotland, dermatology outpatient services deliver over 300,000 appointments each year. With a significant growth in both new and return attendances, there is an increasing drive for innovative transformation. In response to this challenge, a Digital Dermatology Asynchronous (DDA) consultation platform was co-developed with two National Health Service Dermatology teams. Roll-out of the platform was accelerated during Scotland’s initial COVID-19 lockdown and its wider scope was prospectively evaluated. Objective The aims of the platform were to (1) improve the patient experience by reducing the need to attend hospital for consultations; (2) modernize delivery of outpatient care, providing clinicians with a store-and-forward form of telemedicine; (3) use an integrated digital platform—linked with booking systems and the electronic patient records—to increase efficiency and capacity, thereby creating a more sustainable outpatient service; and (4) create a positive environmental impact by reducing travel and hence the carbon footprint. Methods During an 11-week “lockdown” period from late March 2020, a total of 405 consultations were prospectively audited. Clinicians were asked to complete data collection proformas for each consultation detailing patient demographics, quality of images, diagnosis, and outcomes. The time taken to complete each virtual consultation was recorded for 312 consultations. Feedback surveys were completed by patients and clinicians via email. Results Of the 405 consultations, 297 new and 108 returning patient consultations were assessed, with 80% of submitted images being of satisfactory quality. In total, 292 consultations involved the assessment of lesions, with most referred as suspected cancers. Patients of all ages participated, with 31% of them being aged over 60 years and the parents of 12 children. The consultations were, on average, 3 minutes shorter than equivalent face-to-face (F2F) interactions, and a total of 5758 km of patient travel was avoided. Outcomes included virtual review (16%), F2F review (47%), direct to surgery (11%), discharge (22%), and other treatment or investigation (4%). The majority of those needing F2F review were scheduled for routine follow-up. Patient satisfaction was high, with 82% of respondents reporting ease of use. Conclusions The COVID-19 pandemic has resulted in a paradigm shift in the way we deliver outpatient care. DDA consultations are now operational in 4 health boards and have been successfully included in the choice of consultation type available for patients, helping to augment service capacity during pandemic recovery. The platform is the first of its kind in Scotland, to be integrated with the hospital booking system and electronic patient record and offering a valuable alternative to F2F, telephone, and video consultations. 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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