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Enregistrement W4256582461 · doi:10.1111/bjd.20280

PA04 (P16): An assessment of the experiences of general practitioners and general practitioner trainees of referrals to paediatric dermatology services

2021· article· en· W4256582461 sur OpenAlexaff
N.-Y Kang, Jennifer Harrington, Pekka Kannus, Elena Pope, Irene Lara‐Corrales

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicine and Dermatology Studies History
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineDermatologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N. Fagan,1 F. Browne,2 Á. Carroll2 and A.D. Irvine3 1St. James's Hospital; 2National Rehabilitation Hospital; and 3Children’s Health Ireland at Crumlin, Dublin, Ireland General practitioners (GPs) are the gatekeepers to secondary care. The UK’s All-Party Parliamentary Group on Skin report acknowledges the challenges that many GPs have with diagnosing skin disease, resulting in inappropriate referrals. In Ireland, the system is overburdened and with waiting lists upwards of 3 years for a routine appointment, delays can be experienced by those requiring specialist care. This study aimed to investigate GP and GP trainees’ experiences of referring to paediatric dermatology services, how comfortable they were with diagnosing and treating skin disease, and to explore potential interventions. A 24-item online questionnaire was distributed to participants across Ireland using a GP forum and a database of GP referrers supplied by a major national secondary care centre. Trainees were invited through their training networks. Responses were received from 162 GPs and 44 trainees (n = 206). Fewer than half of respondents had a special interest in dermatology (47%) or a postgraduate qualification (34%). The majority (54%) estimated that dermatology cases made up 10–20% of their workload. Most referred less than once a month (63%) and most frequently at the fourth or fifth visit (47%). Unsurprisingly > 95% of respondents were comfortable diagnosing and treating common skin conditions such as eczema and acne. Interestingly, many were uncomfortable diagnosing common presentations such as melanocytic naevi (68%), drug eruptions (46%), birthmarks (35%) and infantile haemangiomas (32%). Some felt uncomfortable treating common conditions such as drug eruptions (37%), psoriasis (29%) and infected eczema (19%). The most frequent reasons for referral were severe skin disease (74%), uncertain diagnosis (70%) and parental request (44%). Nearly all (95%) believed integrated care pathways would be beneficial. Most wanted more education (92%) and felt they did not receive enough training (79%). Many respondents (43%) felt they did not have access to specific paediatric dermatology resources and would use national guidelines (88%). Over half (67%) were interested in managing chronic skin disease in children. Nonmandatory open-ended questions revealed that access to teledermatology was the most desired resource (n = 22), followed by national guidelines and specialist nurses. As expected, long waiting lists was the dominating complaint. As key stakeholders it is essential that GPs feel confident managing skin disease. The majority felt they would benefit from targeted interventions. Access to teledermatology services was the most commonly requested resource. Education on common conditions would be well received and could reduce the numbers of patients referred to secondary care, increasing capacity for complex cases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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