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Enregistrement W4380481253 · doi:10.2196/46682

General Practitioners’ Perspectives About Remote Dermatology Care During the COVID-19 Pandemic in the Netherlands: Questionnaire-Based Study

2023· article· en· W4380481253 sur OpenAlexaffvenue
Esmée Tensen, Craig Kuziemsky, Monique Jaspers, Linda Peute

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicTeledermatologyTelemedicineWorkloadComputer-assisted web interviewingSociotechnical systemService (business)MedicineSocial distanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelehealthFamily medicineTriageHealth careMedical educationNursingMedical emergencyComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic affected the delivery of primary care and stimulated the use of digital health solutions such as remote digital dermatology care. In the Netherlands, remote store-and-forward dermatology care was already integrated into Dutch general practice before the COVID-19 pandemic. However, it is unclear how general practitioners (GPs) experienced this existing digital dermatology care during the pandemic period. OBJECTIVE: We investigated GPs' perspectives about facilitators and barriers related to store-and-forward digital dermatology care during the COVID-19 pandemic in the Netherlands, using a sociotechnical approach. METHODS: In December 2021, a web-based questionnaire was distributed via email to approximately 3257 GPs who could perform a digital dermatology consultation and who had started a digital consultation (not necessarily dermatology) in the previous 2 years. The questionnaire consisted of general background questions, questions from a previously validated telemedicine service user satisfaction questionnaire, and newly added questions related to the pandemic and use of the digital dermatology service in general practice. The open-ended and free-text responses were analyzed for facilitators and barriers using content analysis, guided by an 8-dimensional sociotechnical model. RESULTS: In total, 71 GPs completed the entire questionnaire, and 66 (93%) questionnaires were included in the data analysis. During the questionnaire distribution period, another national lockdown, social distancing, and stay-at-home mandates were announced; thus, GPs may have had increased workload and limited time to complete the questionnaire. Of the 66 responding GPs, 36 (55%) were female, 25 (38%) were aged 35-44 years, 33 (50%) were weekly platform users, 34 (52%) were working with the telemedicine organization for >5 years, 42 (64%) reported that they used the store-and-forward platform as often during as before the pandemic, 61 (92%) would use the platform again, 53 (80%) would recommend the platform to a colleague, and 10 (15%) used digital dermatology home consultation. Although GPs were generally satisfied with the digital dermatology service, platform, and telemedicine organization, they also experienced crucial barriers to the use of the service during the pandemic. These barriers were GPs' and patients' limited digital photography skills, costs and the lack of appropriate equipment, human-computer interface and interoperability issues on the telemedicine platform, and different use procedures of the digital dermatology service. CONCLUSIONS: Although remote dermatology care was already integrated into Dutch GP practice before the pandemic, which may have facilitated the positive responses of GPs about the use of the service, barriers impeded the full potential of its use during the pandemic. Training is needed to improve the use of equipment and quality of (dermoscopy) images taken by GPs and to inform GPs in which circumstances they can or cannot use digital dermatology. Furthermore, the dermatology platform should be improved to also guide patients in taking photographs with sufficient quality.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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