MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387023019 · doi:10.2196/47572

Improving Medical Photography in a Level 1 Trauma Center by Implementing a Specialized Smartphone-Based App in Comparison to the Usage of Digital Cameras: Prospective Panel Study

2023· article· en· W4387023019 sur OpenAlexvenueno aff
Jan Siad El Barbari, Maxim Fikuart, Nils Beisemann, Michael Müller, Hannah Syrek, Paul Alfred Grützner, Jochen Franke, Sven Y. Vetter

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUploadUsabilityTrauma centerDigital photographyDocumentationPhotographyDigital healthDigital cameraTelemedicineMultimediaMedical emergencyMedicineHealth careSmartphone applicationComputer scienceWorld Wide WebArtificial intelligenceSurgeryHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical photography plays a pivotal role in modern health care, serving multiple purposes ranging from patient care to medical documentation and education. Specifically, it aids in wound management, surgical planning, and medical training. While digital cameras have traditionally been used, smartphones equipped with specialized apps present an intriguing alternative. Smartphones offer several advantages, including increased usability and efficiency and the capability to uphold medicolegal standards more effectively and consistently. OBJECTIVE: This study aims to assess whether implementing a specialized smartphone app could lead to more frequent and efficient use of medical photography. METHODS: We carried out this study as a comprehensive single-center panel investigation at a level 1 trauma center, encompassing various settings including the emergency department, operating theaters, and surgical wards, over a 6-month period from June to November 2020. Using weekly questionnaires, health care providers were asked about their experiences and preferences with using both digital cameras and smartphones equipped with a specialized medical photography app. Parameters such as the frequency of use, time taken for image upload, and general usability were assessed. RESULTS: A total of 65 questionnaires were assessed for digital camera use and 68 for smartphone use. Usage increased significantly by 5.4 (SD 1.9) times per week (95% CI 1.7-9.2; P=.005) when the smartphone was used. The time it took to upload pictures to the clinical picture and archiving system was significantly shorter for the app (mean 1.8, SD 1.2 min) than for the camera (mean 14.9, SD 24.0 h; P<.001). Smartphone usage also outperformed the digital camera in terms of technical failure (4.4% vs 9.7%; P=.04) and for the technical process of archiving (P<.001) pictures to the picture archiving and communication system (PACS) and display images (P<.001) from it. No difference was found in regard to the photographer's intent (P=.31) or reasoning (P=.94) behind the pictures. Additionally, the study highlighted that potential concerns regarding data security and patient confidentiality were also better addressed through the smartphone app, given its encryption capabilities and password protection. CONCLUSIONS: Specialized smartphone apps provide a secure, rapid, and user-friendly platform for medical photography, showing significant advantages over traditional digital cameras. This study supports the notion that these apps not only have the potential to improve patient care, particularly in the realm of wound management, but also offer substantial medicolegal and economic benefits. Future research should focus on additional aspects such as patient comfort and preference, image resolution, and the quality of photographs, as well as seek to corroborate these findings through a larger sample size.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetDigital Imaging in MedicineTravaux en français237 207