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Enregistrement W4312091258 · doi:10.2196/40623

Perspectives and Experiences of Patient-Led Melanoma Surveillance Using Digital Technologies From Clinicians Involved in the MEL-SELF Pilot Randomized Controlled Trial: Qualitative Interview Study

2022· article· en· W4312091258 sur OpenAlexvenueno aff
Dorothy Drabarek, Emily Habgood, Deonna Ackermann, Jolyn Hersch, Monika Janda, Rachael L. Morton, Pascale Guitera, H. Peter Soyer, Helena Collgros, Anne Ε. Cust, Robyn P.M. Saw, Jon Emery, Victoria Mar, Mbathio Dieng, Anthony Azzi, Alister Lilleyman, Katy Bell

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésTeledermatologyMedicineRandomized controlled trialThematic analysisTelemedicineWorkforceFamily medicineTelehealthQualitative researchHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The growing number of melanoma patients who need long-term surveillance increasingly exceeds the capacity of the dermatology workforce, particularly outside of metropolitan areas. Digital technologies that enable patients to perform skin self-examination and send dermoscopic images of lesions of concern to a dermatologist (mobile teledermoscopy) are a potential solution. If these technologies and the remote delivery of melanoma surveillance are to be incorporated into routine clinical practice, they need to be accepted by clinicians providing melanoma care, such as dermatologists and general practitioners (GPs). OBJECTIVE: This study aimed to explore perceptions of potential benefits and harms of mobile teledermoscopy, as well as experiences with this technology, among clinicians participating in a pilot randomized controlled trial (RCT) of patient-led melanoma surveillance. METHODS: This qualitative study was nested within a pilot RCT conducted at dermatologist and skin specialist GP-led melanoma clinics in New South Wales, Australia. We conducted semistructured interviews with 8 of the total 11 clinicians who were involved in the trial, including 4 dermatologists (3 provided teledermatology, 2 were treating clinicians), 1 surgical oncologist, and 3 GPs with qualifications in skin cancer screening (the remaining 3 GPs declined an interview). Thematic analysis was used to analyze the data with reference to the concepts of "medical overuse" and "high-value care." RESULTS: Clinicians identified several potential benefits, including increased access to dermatology services, earlier detection of melanomas, reassurance for patients between scheduled visits, and a reduction in unnecessary clinic visits. However, they also identified some potential concerns regarding the use of the technology and remote monitoring that could result in diagnostic uncertainty. These included poor image quality, difficulty making assessments from a 2D digital image (even if good quality), insufficient clinical history provided, and concern that suspicious lesions may have been missed by the patient. Clinicians thought that uncertainty arising from these concerns, together with perceived potential medicolegal consequences from missing a diagnosis, might lead to increases in unnecessary clinic visits and procedures. Strategies suggested for achieving high-value care included managing clinical uncertainty to decrease the potential for medical overuse and ensuring optimal placement of patient-led teledermoscopy within existing clinical care pathways to increase the potential for benefits. CONCLUSIONS: Clinicians were enthusiastic about the potential and experienced benefits of mobile teledermoscopy; however, managing clinical uncertainty will be necessary to achieve these benefits in clinical care outside of trial contexts and minimize potential harms from medical overuse. TRIAL REGISTRATION: Australian and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12616001716459; https://anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=371865.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,307 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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