Melanoma Identification and Management in an Unsheltered Male Using Teledermatology: Street Medicine Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancers are concerning for unsheltered people experiencing homelessness because of their high levels of sun exposure. Currently, there is little data on the prevalence of skin cancers in people experiencing homelessness. Skin diseases are often untreated in people experiencing homelessness due to a lack of access to specialized care. Miami Street Medicine (MSM) is an organization that provides people experiencing homelessness in the Miami Health District with medical care in a nonclinical street setting, near overpasses, sidewalks, and encampments. We present a case of an unsheltered 59-year-old male with a pigmented, 2 cm × 2 cm facial lesion that developed over several years. Through a teledermatology consultation, his lesion was highly suspicious of melanoma and further evaluation was recommended. Due to a lack of insurance, he could not be treated at any dermatology clinic. Coincidentally, 2 weeks later, he developed cellulitis of his lower extremity and was admitted to the local safety-net hospital through the emergency department. By coordinating with his primary inpatient team, MSM was able to include a biopsy of the lesion as part of his hospital stay. The results demonstrated melanoma in situ. The vital course of action was to ensure treatment before metastasis. After registration for insurance and follow-up with a surgical oncology team, he is weeks away from excision and reconstruction surgery. His unsheltered status made follow-up difficult, but MSM bridged the gap from the street to the clinical setting by incorporating teledermatology into patient evaluations and leveraging connections with community shareholders such as charitable clinics and volunteer physicians. This case also represents the barriers to care for cancer-based dermatologic outreach among people experiencing homelessness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».