Medical Photography Usage Amongst Doctors at a Portuguese Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Technological advancements in smartphones have made it possible to create high-quality medical photographs, with the potential to revolutionise patient care. To ensure the security of the patient’s data, it is important that medical professionals receive informed consent from the patient, that physical conditions are met to take a photograph, and that these medical images are stored correctly. This study aimed to determine if medical professionals of an academic hospital make use of medical photography, and how the content is obtained, stored, transferred, and used. Methods: A 30-question questionnaire was distributed across 29 medical departments at Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ), a tertiary referral and teaching hospital in Porto, Portugal, with approximately 900 medical professionals. Quantitative statistical methods were used to analyse questionnaire responses. Results: There were a total of 257 respondents. Of these, 93% used medical photography, 70% used it to document a patient’s clinical progress, 70% to ask for a second opinion, 56% for education, 65% for research and publication, and 68% to present at medical conferences. Medical photography was used by 33% weekly and 36% monthly, with 71% of respondents always asking for the patients’ consent before taking a photograph. Doctors aged 20−40 years used photography more often than doctors over 40 years of age to document the clinical progress of the patients (77% and 52%, respectively, p = 0.01) and to ask for a second opinion (78% and 52%, respectively, p < 0.001). Conclusions: Our study shows that medical photography is a common practice amongst medical doctors. However, appropriate measures need to be created to obtain patients’ consent, store images, and sure the security of patients’ information.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».