Teledermatology During the COVID-19 Pandemic in a Developing Country: Could This Be the Answer to Improving the Reach of Dermatology Care?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic has changed the way telemedicine is utilized globally, with most countries reporting an increase in its adoption. The first review of teledermatology in Nigeria reported poor service use. This present report outlines an improvement in the adoption of telemedicine and factors that may account for this increased utilization. Methods: We performed a retrospective review of all patients who registered through 2 telemedicine platforms to access dermatology services during a 1-year period. Data were collated with an online questionnaire and analyzed by t test and chi-square test. Results: Sixty patients booked appointments through the platform, with 38 and 22 patients booking virtual and physical consultations, respectively. The response rate was 68.4% and 50.0% for those that booked virtual and physical consultations, respectively, with no significant age difference between the groups ( P = 0.42). More women booked appointments, and all respondents were educated to at least college level. The majority learned about booking a dermatologist appointment through social media. There was no difference in the clinical outcome between patients who booked a virtual or physical consultation ( P = 0.89). Conclusion: More patients are resorting to teledermatology services because of the convenience; however, most of these patients are situated in urban areas. Because this study showed no significant differences in the clinical outcome between patients who booked virtual and physical consultations, the adoption of teledermatology may be the answer to increasing coverage of dermatology services in developing countries where specialists are limited. Efforts must be made to increase the reach of teledermatology to rural areas.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».