Rapid Expansion of a Teledermatology Web Application for Digital Dermatology Assessment Necessitated by the COVID-19 Pandemic: Retrospective Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic necessitated a change in the provision of outpatient care in dermatology. OBJECTIVE: A novel, asynchronous, digital consultation platform was codeveloped with 2 National Health Service dermatology teams to improve access and enhance choice in outpatient care. METHODS: The rollout of the platform was accelerated during the initial COVID-19 lockdown, and its wider use across 2 Scottish health boards was retrospectively evaluated. Integrated with the hospital booking system and electronic patient record, the platform provides an alternative to face-to-face consultations, using information and images submitted by the patients. RESULTS: In total, 297 new patient consultations and 108 return patient consultations were assessed, and 80% (324/405) of the images submitted were of satisfactory quality. The consultations were, on average, 3 minutes shorter than equivalent face-to-face interactions, and a total of 5758 km of patient travel was avoided. Outcomes included web-based reviews (66/405, 16.3%), face-to-face reviews (190/405, 46.9%), biopsies (46/405, 11.4%), discharge (89/405, 22%), and other treatments or investigations (14/405, 3.5%). High levels of patient satisfaction (92/112, 82.1%) were reported. CONCLUSIONS: Digital dermatology assessments are now included in the choices for consultation types that are available to patients, helping to augment service capacity during pandemic recovery.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».