Teledermatology for Enhancing Skin Cancer Diagnosis and Management: Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin cancer rates are at all-time highs, but the shortage of dermatologists compels patients to seek medical advice from general practitioners. A new referral pathway called the Suspected Skin Cancer (SSC) service was established to provide general practitioners in Waikato, New Zealand, with rapid diagnosis and treatment advice for lesions suspicious for skin cancer. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the quantity, quality, and characteristics of referrals to the SSC teledermatology service during its first 6 months. METHODS: A retrospective chart review of all referrals sent to the SSC teledermatology service during the first 6 months of its operation was conducted. Time to advice, diagnoses, diagnostic discordance, adherence to advice, and time to treatment were recorded. Diagnostic discordance between general practitioners, dermatologists, and pathologists was calculated. RESULTS: The SSC service received 340 referrals for 402 lesions. Dermatologists diagnosed 256 (63.7%) of these lesions as benign; 56 (13.9%) were histologically confirmed as malignant, including 19 (4.7%) melanomas. The overall discordance between referrer and dermatologist on specific and broad (ie, benign or malignant) diagnoses for 402 lesions was 47% and 26% (κ=0.58, SD 0.07), respectively; 44% and 26% (κ=0.61, SD 0.15) between referrer and pathologist; and 18% and 12% (κ=0.82, SD 0.12) between dermatologist and pathologist. The mean time between referral submission and receiving advice was 1.02 days. The average time to action (eg, excision) was 64.8 days. CONCLUSIONS: An electronic referral system can be an effective form of teledermatology for providing prompt diagnosis and management advice for benign and malignant skin lesions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».