Developing a medical photography best practice guide and teaching technical and ethical principles to clinicians: an exploratory sequential mixed methods study
Bibliographic record
Abstract
Introduction: La photographie devient de plus en plus importante dans le cadre de la pratique des médecins. Elle est devenue une habitude pour plusieurs médecins, qui s'en servent dans la prise en charge clinique, à des fins de documentation, comme outil d'enseignement ou de recherche, et même comme preuves médico-légales. Il y a un manque de connaissance sur la photographie médicale avec les appareils photo reflex mono-objectifs numériques (DSLR) et à ce jour il n'existe pas de lignes directrices ni de protocoles pour guider les utilisateurs. Les objectifs de cette étude sont; 1) d'identifier les connaissances manquantes en photographie médicale, 2) de développer un guide des règles de l'art qui aidera les utilisateurs de la photographie médicale à maîtriser leurs compétences en photographie et changer leur pratique en conséquence, 3) de partager le résultat final de cette étude avec les médecins spécialistes et les médecins de famille. Méthodes: Nous avons effectué une revue de la littérature suivie par une synthèse systématique dont les résultats ont contribué à une étude exploratoire et séquentielle à méthode mixte. Un modèle de recherche qualitative employant une méthodologie descriptive et qualitative était utilisé, suivi par une étude quasi expérimentale pour valider les résultats. En ce qui concerne la phase qualitative, les photographes étaient choisis à partir d'une méthode d'échantillonnage avec écart maximal, afin d'avoir des photographes de différents groupes d'âge et d'expérience. Le recrutement s'est réalisé jusqu'à la saturation des données était atteinte. Au total, six entrevues en profondeur et semi-structurées étaient menées avec six photographes médicaux qui travaillent dans la région métropolitaine de Montréal. En ce qui concerne la phase quantitative, vingt médecins étaient invités à participer à un atelier pratique dont les données ont contribué à la phase qualitative. Tous les vingt participants devaient accomplir une tâche avant et après l'atelier. Ensuite, les résultats étaient comparés pour évaluer et valider le guide des règles de l'art. À la fin, un questionnaire était envoyé à tous les participants en vue d'obtenir leur rétroaction pour des études futures. Résultats: Selon la recherche, l'analyse et la rétroaction des participants de l'étude qualitative, les défis pour les utilisateurs de la photographie médicale sont le réglage de l'appareil photo et de l'objectif photographique, ainsi que le temps de pose, la distance focale, l'éclairage, le positionnement du patient, la composition photographique, le consentement du patient et la confidentialité et le droit d'auteur. L'ABC de la photographie médicale était conçu avec le but d'enseigner un guide des règles d'art à travers un atelier pratique. Cet atelier a réussi à améliorer les compétences des utilisateurs de la photographie médicale et a réformé leur pratique en conséquence. Conclusions: Notre étude a abouti à une élaboration d'un guide des règles de l'art pour aider les médecins à utiliser les forces de la photographie médicale pour mieux server leurs patients.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.101 | 0.121 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".