Photography in dermatology ‐ a scoping review: Practices, skin of color, patient preferences, and medical‐legal considerations
Notice bibliographique
Résumé
Clinical photography is essential in dermatology. However, a comprehensive literature review of photography in dermatology is lacking. This scoping review aims to summarize the literature regarding photography practices in dermatology, photography of skin of color, patient preferences, and medical-legal considerations. A search was conducted utilizing Embase, MEDLINE, PubMed, and Evidence Based Medicine databases in accordance with the PRISMA extension for Scoping Reviews. In total, 33 studies were summarized. Clinical photography is commonly used in biopsy site marking, assessment, diagnosis, disease monitoring, evaluation of treatment response, medical education, research, seeking advice from colleagues, and teledermatology. Although dermatologic photography remains devoid of skin of color representation, photographic considerations for darker skin are available. Most patients support medical photography, with a preference for clinical photographs to be taken by their own physicians, and for use of clinic/hospital-owned cameras over personal devices. Pertinent medical-legal issues include concerns around privacy, personal device use, and documentation of consent. Photography in dermatology is continuously evolving with broader applications. Improved practices and innovations will benefit individuals of various skin tones. Management of consent and privacy must be upheld to sustain the increasing ease of image capture and sharing.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».