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Enregistrement W4405358118 · doi:10.2196/59368

Dermatology in Student-Run Clinics in the United States: Scoping Review

2024· article· en· W4405358118 sur OpenAlexvenueno aff
Samir Kamat, Aneesh Agarwal, Leore Lavin, Hannah Verma, Lily Martin, Jules B. Lipoff

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusMEDLINEFamily medicineMedicineDemographicsGrey literatureEnglish languageInclusion (mineral)Medical educationPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Student-run clinics (SRCs) for dermatology hold potential to significantly advance skin-related health equity, and a comprehensive analysis of these clinics may inform strategies for optimizing program effectiveness. Objective: We aimed to perform a scoping review of the literature about dermatology SRCs across the United States. Methods: We conducted systematic literature searches of Ovid MEDLINE, Ovid Embase, and Scopus on March 1, 2023, and June 19, 2024. No date, language, or paper-type restrictions were included in the search strategy. A total of 229 references were uploaded to Covidence for screening by 2 independent reviewers (SK and LL), and 23 full-text documents were assessed for eligibility. After an additional 8 documents were identified through a gray literature search, a total of 31 studies were included in the final analysis. Inclusion criteria were as follows: (1) studies set in an SRC, which was operationally led by medical students and could render condition-relevant treatments to patients, with dermatology care; (2) published in English; (3) within the United States; (4) included characterization of any of the following: logistics, care, patients, or design; and (5) included all study or document types, including gray literature that was not peer reviewed (eg, conference abstracts, preprints, and letters to the editor). Exclusion criteria were (1) papers not published in English and (2) those with duplicated data or that were limited in scope or not generalizable. Data were extracted qualitatively using Microsoft Excel to categorize the studies by several domains, including clinic location, demographics, services offered, and barriers to care. Results: There are at least 19 dermatology SRCs across the United States. The most common conditions encountered included atopic dermatitis; acne; fungal infections; benign nevi; psoriasis; and neoplasms, such as basal cell carcinoma, squamous cell carcinoma, and melanoma. Key facilitators for the clinics included faculty oversight, attending physician participation for biopsy histopathology, and dedicated program coordinators. Major barriers included lack of follow-up, medication nonadherence, and patient no-shows. Conclusions: Dermatology SRCs serve a diverse patient population, many of whom are underrepresented in traditional dermatology settings. This scoping review provides insights to help build stronger program foundations that better address community dermatologic health needs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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