Dermatologists’ Perceptions of the Use of Teledermatology in Managing Hidradenitis Suppurativa: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The field of teledermatology has expanded tremendously and has been used for conditions including hidradenitis suppurativa (HS). However, due to the sensitive location of lesions, HS may be considered less suitable for teledermatology. OBJECTIVE: We sought to assess dermatologists' experiences and perceptions toward using teledermatology for HS relative to atopic dermatitis (AD) as a comparison. METHODS: A survey was disseminated electronically to practicing dermatologists in the Asia-Pacific region between February and June 2022. Differences in attitudes and perceptions between HS and AD were compared using random-effects ordered logistic regression, controlling for demographics. RESULTS: A total of 100 responses were obtained comprising of 76 (81.7%) dermatologists and 17 (18.3%) dermatology trainees; 62.6% (62/98) of physicians were uncomfortable with using teledermatology for HS. Multivariable regression confirmed increased perceived challenges with managing HS using teledermatology compared to AD. These challenges include the need for photography of hard-to-reach or sensitive areas (odds ratio [OR] 4.71, 95% CI 2.44-9.07; P<.001), difficulties in accurate assessment of severity (OR 2.66, 95%CI 1.48-4.79; P=.001), and inability to palpate lesions (OR 2.27, 95% CI 1.23-4.18; P=.009). CONCLUSIONS: This study confirms the relative reluctance of dermatologists to use teledermatology for HS and complements existing data showing mixed levels of willingness from patients. The use of teledermatology for HS may need to be optimized to overcome these challenges, including increasing security features, selection of patients with milder or limited diseases, and selecting patients with an established and strong doctor-patient relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».