Dermoscopy Education in Undergraduate Medical Education: Scoping Review of Pedagogical Approaches and Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A dermatoscope, a hand-held magnifying polarized illuminating device, is a powerful tool in the clinician's tool kit for skin cancer examination (SCE), allowing for better screening and diagnostic accuracy. Yet, few physicians are trained to leverage its potential. This scoping review explores current approaches to dermoscopy education among undergraduate medical trainees. A systematic scoping review was conducted by searching 5 databases: Medline, Embase + Classic, Scopus, Web of Science, and Education Resources Information Center. Major Findings A total of 12 primary articles met the inclusion criteria published between 2012 and 2024 with a total of 1286 participating medical students, most of whom were clerks (n studies = 6, 50.0%, n participants = 498/1286 = 38.7%). Most studies were pre- and posttest control trials (n S = 5, 41.7%, n P = 980/1286 = 76.2%) assessing SCE performance after dermoscopy teaching. Short-term retention and performance were evaluated in 9 studies (n S = 9, 75.0%, n P = 884/1286, 68.7%), in which 5 studies reported immediate statistically significant improvement in posttest scores following their respective educational intervention ( P < .05) (n S = 5, 41.7%, n P = 323/1286 = 25.1%). Long-term retention was assessed in 3 studies with heterogenous findings (n S = 3, 25.0%, n P = 432/1286 = 33.6%). Many studies lack explicit reference to a structured framework for teaching dermoscopy (n S = 7, 58.3%, n P = 849/1286 = 66.0%). Conclusions The literature has shown successful curricular implementation and effectiveness of dermoscopy teaching at this level. Future research may focus on strategies for curricular integration, long-term retention, and connections to later stages of training and patient care.
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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 | 0,039 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».