Teledermatology: Canadian dermatologists’ practice patterns, perceived challenges and future recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The use of teledermatology has increased significantly in recent years. The objective of this study was to determine Canadian dermatologists' and dermatology residents' perspectives on teledermatology. An online survey was created to determine participants' teledermatology practice patterns and their perception of the challenges, education, training, and research in teledermatology. The survey was distributed through the Canadian Dermatology Association and by administrative staff at Canadian Dermatology departments. A total of 33 respondents completed the survey: 66.7% of respondents started using teledermatology during the COVID-19 pandemic, and 93.8% reported that teledermatology accounted for 0-25% of their practice. Convenience, access, and safety were identified as the primary advantages of teledermatology. Teledermatology was mainly utilized for medication monitoring or refills and to assess, manage, or follow up on dermatitis, other chronic inflammatory conditions, and pre-diagnosed dermatologic conditions. Poor photo quality (32.3%) and the inability to conduct physical examinations or accurately diagnose conditions (74.2%) were reported as significant challenges. Respondents recommended education on the medicolegal considerations of teledermatology and research on how teledermatology compares to in-person consultations. Overall, teledermatology improves convenience, access to care, and safety for both patients and healthcare professionals. However, addressing challenges related to physical examinations, accurate diagnoses, and photo quality is essential for optimal care delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».