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Enregistrement W4390741266 · doi:10.1177/12034754231223694

Teledermatology in Atopic Dermatitis: A Systematic Review

2024· review· en· W4390741266 sur OpenAlexafffund
Luvneet Verma, Tarek Turk, Liz Dennett, Marlene Dytoc

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPfizer CanadaPfizer
Mots-clésTeledermatologyTelemedicineMedicineAtopic dermatitisMEDLINEHealth careMedical emergencyDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telemedicine use has been increasing especially during the COVID-19 pandemic. Various studies have outlined benefits of telemedicine including improving health equity, reducing wait times, and cost-effectiveness. Skin diseases such as atopic dermatitis (AD) may potentially be managed via telemedicine. However, there are no evidence-based recommendations for best practices in telemedicine for assessing AD patients. The objective of this review is to assess and summarize current evidence on telemedicine modalities for AD. This review will assess patient outcomes from various telemedicine models for AD. A review protocol was developed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) statement. Two reviewers independently screened potential studies and extracted data. Studies were included if they evaluated any telemedicine assessment for AD. Of 2719 identified records, 5 reports were included. Two reports used the direct-access online model, 1 used web-based consultation, 1 used e-health through a personal eczema portal, and 1 used an online platform and mobile application. All models were variations of the asynchronous, store and forward model. In all the included reports, teledermatology for the follow-up of patients with AD was effective and equivalent when compared to in-person appointments or standard treatment for their respective key outcome measures. However, it is unclear what the most effective teledermatology model is due to significant heterogeneity between studies. Teledermatology may serve as an important tool for triaging and follow-up of patients with AD. More studies are needed to determine which teledermatology models are most effective for virtual assessment of AD.

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)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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