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Enregistrement W4280583551 · doi:10.2196/37034

The Experience of 3D Total-Body Photography to Monitor Nevi: Results From an Australian General Population-Based Cohort Study

2022· article· en· W4280583551 sur OpenAlexvenueno aff
Caitlin Horsham, Montana O’Hara, Saira Sanjida, Samantha Ma, Dilki Jayasinghe, Adèle C. Green, Helmut Schaider, Joanne F. Aitken, Richard A. Sturm, Tarl W. Prow, H. Peter Soyer, Monika Janda

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Cancer Research Foundation
Mots-clésMedicinePopulationBody surface areaProspective cohort studyPhotographySurgeryVisual artsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital 3D total-body photography of the skin surface is an emerging imaging modality that can facilitate the identification of new and changing nevi. OBJECTIVE: We aimed to describe the experiences of study participants drawn from the general population who were provided 3D total-body photography and dermoscopy for the monitoring of nevi. METHODS: A population-based prospective study of adults aged 20-70 years from South East Queensland, Australia was conducted. Participants underwent 3D total-body photography and dermoscopy every 6 months over a 3-year period. Participants were asked to provide closed and open-ended feedback on their 3D total-body photography and dermoscopy experience (eg, comfort, trust, intended future use, and willingness to pay) at the halfway study time point (18 months) and final study time point (36 months). We assessed changes in participants' reported experience of 3D total-body photography, and patient characteristics associated with patient experience at the end of the study (36 months) were analyzed. RESULTS: A total of 149 participants completed the surveys at both the 18- and 36-month time points (median age 55, range 23-70 years; n=94, 63.1% were male). At the 18-month time point, most participants (n=103, 69.1%) stated they completely trusted 3D total-body imaging for the diagnosis and monitoring of their nevi, and this did not change at the 36-month (n=104, 69.8%) time point. The majority of participants reported that they were very comfortable or comfortable with the technology at both the 18- (n=138, 92.6%) and 36-month (n=140, 94%) time points, respectively; albeit, the number of participants reporting that they were very comfortable reduced significantly between the 18- and 36-month time points, from 71.1% (n=106) to 61.1% (n=91; P=.01). Almost all participants (n=140, 94%) would consider using this technology if it were to become commercially available, and this did not change during the two study time points. Half of the participants (n=74) cited barriers to participating in 3D total-body photography, including trust in the ability of this technology to detect and monitor suspicious lesions, digital privacy, cost, and travel requirements. CONCLUSIONS: The majority of participants expressed positive attitudes toward 3D total-body photography for the monitoring of their moles. Half of the participants identified potential barriers to uptake.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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