MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296173484 · doi:10.2196/36351

A 9-Year Teledermoscopy Service in New Zealand: Retrospective Service Review

2022· article· en· W4296173484 sur OpenAlex
Novell Shu Chyng Teoh, Amanda Oakley

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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAttendanceMedical diagnosisRetrospective cohort studyMelanomaTeledermatologyPediatricsDermatologyTelemedicineHealth careInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A teledermoscopy service was established in January 2010 wherein patients attended nurse-led clinics for the imaging of lesions of concern and remote diagnosis by a dermatologist. OBJECTIVE: This study aims to review the number of visits, patient characteristics, the efficiency of the service, and the diagnoses made. METHODS: We evaluated the waiting times and diagnoses of skin lesions for all patient visits from January 1, 2010, to May 31, 2019. The relationships between patient characteristics and the diagnosis of melanoma were specifically analyzed. RESULTS: The teledermoscopy clinic was attended by 6479 patients for 11,005 skin lesions on 8805 occasions. Statistically significant risk factors for the diagnosis of melanoma and melanoma in situ were male sex (P<.001), European ethnicity (P=.001), an age of 65 to 74 years (P=.001), and Fitzpatrick skin type 2 (P=.001). Attendance was maximal during 2015 and 2016. The seasonal variations in visits from 2011 to 2018 revealed a consistent peak at the end of summer and a dip at the end of winter. In the year 2010, a total of 306 patients attended the clinic; 76.1% (233/306) of these patients were discharged to primary care, and 23.9% (73/306) were referred to a hospital for a specialist assessment. For patients who were diagnosed with suspected melanoma by a dermatologist from January 1, 2010, to May 31, 2019, the median waiting time for an imaging appointment was 44.5 (mean 57.9; range 8-218) days. The most common lesions diagnosed were benign naevus (2933/11,005, 26.7%), benign keratosis (2576/11,005, 23.4%), and keratinocytic cancer (1707/11,005, 15.5%); melanoma was suspected in 4.6% (507/11,005) of referred lesions. The positive predictive value of melanoma and melanoma in situ was 61.1% (320 true positives and 203 false positives). The number needed to treat (ie, the ratio of the total number of excisions to the number with a histological diagnosis of melanoma or melanoma in situ) was 2.02. CONCLUSIONS: A teledermoscopy service offered by nurse-led imaging clinics can provide efficient and convenient access to dermatology services by streamlining referrals to secondary care and prioritizing patients with skin cancer for treatment.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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