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Enregistrement W4283215073 · doi:10.2196/33833

Using Implementation Science to Understand Teledermatology Implementation Early in the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4283215073 sur OpenAlex
Shanelle Mariah Briggs, Jules B. Lipoff, Sigrid Collier

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésTeledermatologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineTelemedicineMEDLINEMedical educationNursingMedical emergencyHealth carePathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Implementation science has been recognized for its potential to improve the integration of evidence-based practices into routine dermatologic care. The COVID-19 pandemic has resulted in rapid teledermatology implementation worldwide. Although several studies have highlighted patient and care provider satisfaction with teledermatology during the COVID-19 pandemic, less is known about the implementation process. Objective: Our goal was to use validated tools from implementation science to develop a deeper understanding of the implementation of teledermatology during the COVID-19 pandemic. Our primary aims were to describe (1) the acceptability and feasibility of the implementation of teledermatology and (2) organizational readiness for the implementation of teledermatology during the COVID-19 pandemic. We also sought to offer an example of how implementation science can be used in dermatologic research. Methods: An anonymous, web-based survey was distributed to Association of Professors of Dermatology members. It focused on (1) the acceptability, feasibility, and appropriateness of teledermatology and (2) organizational readiness for implementing teledermatology. It incorporated subscales from the Organizational Readiness to Change Assessment-a validated measure of organizational characteristics that predict implementation success. Results: Of the 518 dermatologists emailed, 35 (7%) responded, and all implemented or scaled up teledermatology during the pandemic. Of the 11 care providers with the highest level of organizational readiness, 11 (100%) said that they plan to continue using teledermatology after the pandemic. Most respondents agreed or strongly agreed that they had sufficient training (24/35, 69%), financial resources (20/35, 57%), and facilities (20/35, 57%). However, of the 35 respondents, only 15 (43%) agreed or strongly agreed that they had adequate staffing support. Most respondents considered the most acceptable teledermatology modality to be synchronous audio and video visits with supplemental stored digital photos (23/35, 66%) and considered the least acceptable modality to be telephone visits without stored digital photos (6/35, 17%). Overall, most respondents thought that the implementation of synchronous audio and video with stored digital photos (31/35, 89%) and telephone visits with stored digital photos (31/35, 89%) were the most feasible. When asked about types of visits that were acceptable for synchronous video/audio visits (with stored digital photos), 18 of the 31 respondents (58%) said "new patients," 27 (87%) said "existing patients," 19 (61%) said "medication monitoring," 3 (10%) said "total body skin exams," and 22 (71%) said "lesions of concern." Conclusions: This study serves as an introduction to how implementation science research methods can be used to understand the implementation of novel technologies in dermatology. Our work builds upon prior studies by further characterizing the acceptability and feasibility of different teledermatology modalities. Our study may suggest initial insights on how dermatology practices and health care systems can support dermatologists in successfully incorporating teledermatology after the pandemic.

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.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,331 · 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