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Enregistrement W2402076032 · doi:10.2196/games.5340

A Serious Game for Massive Training and Assessment of French Soldiers Involved in Forward Combat Casualty Care (3D-SC1): Development and Deployment

2016· article· en· W2402076032 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre Pasquier, S. Mérat, Brice Malgras, Ludovic Petit, Xavier Queran, Christian Bay, Mathieu Boutonnet, P. Jault, Sylvain Ausset, Yves Auroy, Jean Paul Perez, Antoine Tesnière, François Pons, Alexandre Mignon

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentAeronauticsTraining (meteorology)Military deploymentMass CasualtyComputer securityMedical emergencyPsychologyComputer scienceOperations managementEngineeringMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The French Military Health Service has standardized its military prehospital care policy in a ''Sauvetage au Combat'' (SC) program (Forward Combat Casualty Care). A major part of the SC training program relies on simulations, which are challenging and costly when dealing with more than 80,000 soldiers. In 2014, the French Military Health Service decided to develop and deploy 3D-SC1, a serious game (SG) intended to train and assess soldiers managing the early steps of SC. OBJECTIVES: The purpose of this paper is to describe the creation and production of 3D-SC1 and to present its deployment. METHODS: A group of 10 experts and the Paris Descartes University Medical Simulation Department spin-off, Medusims, coproduced 3D-SC1. Medusims are virtual medical experiences using 3D real-time videogame technology (creation of an environment and avatars in different scenarios) designed for educational purposes (training and assessment) to simulate medical situations. These virtual situations have been created based on real cases and tested on mannequins by experts. Trainees are asked to manage specific situations according to best practices recommended by SC, and receive a score and a personalized feedback regarding their performance. RESULTS: The scenario simulated in the SG is an attack on a patrol of 3 soldiers with an improvised explosive device explosion as a result of which one soldier dies, one soldier is slightly stunned, and the third soldier experiences a leg amputation and other injuries. This scenario was first tested with mannequins in military simulation centers, before being transformed into a virtual 3D real-time scenario using a multi-support, multi-operating system platform, Unity. Processes of gamification and scoring were applied, with 2 levels of difficulty. A personalized debriefing was integrated at the end of the simulations. The design and production of the SG took 9 months. The deployment, performed in 3 months, has reached 84 of 96 (88%) French Army units, with a total of 818 hours of connection in the first 3 months. CONCLUSIONS: The development of 3D-SC1 involved a collaborative platform with interdisciplinary actors from the French Health Service, a university, and videogame industry. Training each French soldier with simulation exercises and mannequins is challenging and costly. Implementation of SGs into the training program could offer a unique opportunity at a lower cost to improve training and subsequently the real-time performance of soldiers when managing combat casualties; ideally, these should be combined with physical simulations.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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