Store-and-Forward Teledermatology for Assessing Skin Cancer in 2023: Literature Review
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of teledermatology for skin lesion assessment has been a recent development, particularly, since the COVID-19 pandemic has impacted the ability to assess patients in person. The growing number of studies relating to this area reflects the evolving interest. OBJECTIVE: This literature review aims to analyze the available research on store-and-forward teledermatology for skin lesion assessment. METHODS: MEDLINE was searched for papers from January 2010 to November 2021. Papers were searched for assessment of time management, effectiveness, and image quality. RESULTS: The reported effectiveness of store-and-forward teledermatology for skin lesion assessment produces heterogeneous results likely due to significant procedure variations. Most studies show high accuracy and diagnostic concordance of teledermatology compared to in-person dermatologist assessment and histopathology. This is improved through the use of teledermoscopy. Most literature shows that teledermatology reduces time to advice and definitive treatment compared to outpatient clinic assessment. CONCLUSIONS: Overall, teledermatology offers a comparable standard of effectiveness to in-person assessment. It can save significant time in expediting advice and management. Image quality and inclusion of dermoscopy have a considerable bearing on the overall effectiveness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle