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Enregistrement W4285730325 · doi:10.2196/37517

Store-and-Forward Images in Teledermatology: Narrative Literature Review

2022· review· en· W4285730325 sur OpenAlex

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
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeledermatologyMedicineConcordanceMedical physicsTelemedicineMEDLINEHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Store-and-forward (SAF) teledermatology uses electronically stored information, including patient photographs and demographic information, for clinical decision-making asynchronous to the patient encounter. The integration of SAF teledermatology into clinical practice has been increasing in recent years, especially during the COVID-19 pandemic. Despite this growth, data regarding the outcomes of SAF teledermatology are limited. A key distinction among current literature involves comparing the quality and utility of images obtained by patients and trained clinicians, as these metrics may vary by the clinical expertise of the photographer. Objective: This narrative literature review aimed to characterize the outcomes of SAF teledermatology through the lens of patient- versus clinician-initiated photography and highlight important future directions for and challenges of the field. Methods: . Only studies published after 2001 in English were included. In total, 47 studies were identified from the PubMed electronic database and Google Scholar after omitting duplicate articles. Results: Image quality and diagnostic concordance are generally lower and more variable with patient-submitted images, which may impact their decision-making utility. SAF teledermatology can improve the efficiency of and access to care when photographs are taken by either clinicians or patients. The clinical outcomes of clinician-submitted images are comparable to those of in-person visits in the few studies that have investigated these outcomes. Coinciding with the onset of the COVID-19 pandemic, asynchronous teledermatology helped minimize unnecessary in-person visits in the outpatient setting, as many uncomplicated conditions could be adequately managed remotely via images captured by patients and referring clinicians. For the inpatient setting, SAF teledermatology minimized unnecessary contact during dermatology consultations, although current studies are limited by the heterogeneity of their outcomes. Conclusions: In general, photographs taken by trained clinicians are higher quality and have better and more relevant diagnostic and clinical outcomes. SAF teledermatology helped clinicians avoid unnecessary physical contact with patients in the outpatient and inpatient settings during the COVID-19 pandemic. Asynchronous teledermatology will likely play a greater role in the future as SAF images become integrated into synchronous teledermatology workflows. However, the obstacles summarized in this review should be addressed before its widespread implementation into clinical practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,323 · 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