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Enregistrement W4399133775 · doi:10.1177/12034754241253192

Teledermatology Versus In-Person Visits for the Follow-Up of Atopic Dermatitis Patients

2024· article· en· W4399133775 sur OpenAlexaff
Oluwatosin Odeshi, Tarek Turk, Loretta Fiorillo, Samuel Lowe, Marlene Dytoc

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTeledermatologyAtopic dermatitisTelemedicineInclusion and exclusion criteriaOdds ratioPatient satisfactionHealth careDermatologyPhysical therapyInternal medicineSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, teledermatology has rapidly emerged as a healthcare delivery method with potential implications for managing chronic inflammatory dermatoses like atopic dermatitis (AD). OBJECTIVES: This study assesses the utility of telemedicine in the management of AD by comparing virtual care with traditional in-office visits with the aim of identifying differences in clinical outcomes between these 2 healthcare delivery modalities. METHODS: Patients of all ages with AD were recruited from 2 dermatology practices. Consecutive patients presenting to the clinics who met the inclusion criteria were invited to enrol in the study. Those who consented to participate were randomly assigned to the virtual or in-person arm of the study, with the opportunity to decline care in either study arm. The inclusion criteria required participants to have a confirmed diagnosis of AD. Exclusion criteria included significant comorbidity that might affect the course of treatment, inaccessibility to teleconsults such as not having a camera for video conferences, and self-declared limitations in operating Zoom. Patients were assessed at baseline (week 0), 4 to 6 weeks, and 8 to 12 weeks using 6 efficacy parameters. RESULTS: In the virtual group, all 6 dermatological measures suggested improved outcomes. Average Body Surface Area scores decreased (β = -.07, 95% CI = -0.1, -0.3) over the course of follow-up. Virtual care patients had 80% lower odds of moderate-to-severe uncontrolled disease (OR = 0.2; 95% CI = 0.06, 0.5) and pruritus (OR = 0.2, 95% CI = 0.05, 0.7) over time. CONCLUSIONS: This study supports teledermatology as a feasible and effective option for providing follow-up care for atopic dermatitis patients of various demographic standings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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