Teledermatology in remote Indigenous populations: Lessons learned and paths to explore, an experience from Canada (Québec) and Australia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Recent introduction of a provincially funded and administered teledermatology platform in Quebec presents a major opportunity to improve healthcare delivery to rural Indigenous communities where healthcare is suboptimal. In this study, we assessed approaches, challenges, solutions, and outcomes in implementing teledermatology in rural Indigenous communities of Australia and Canada. Methods: A narrative review was performed using journal articles and grey literatures to assess challenges encountered in Canadian and Australian teledermatology programs in rural Indigenous communities. We then conducted a focused search to identify solutions and outcomes to these challenges. We identified four main areas of focus for implementing teledermatology: financial, cultural, legal, and provider competency. Results: Main financial concerns included identifying the cost-to-benefit ratio of teledermatology and financial benefits of the store-and-forward system compared to videoconferencing. Delivery of teledermatology through culturally considerate services is crucial to mend the mistrust felt by Indigenous people toward mainstream health services. From a legal standpoint, patient confidentiality and physician liability must be considered. A uniform teledermatology platform and physician competency in both telemedicine and dermatology are needed to ensure standard of care. Conclusion: Teledermatology initiatives represent great opportunities to improve healthcare services to rural Indigenous populations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».