Design of a Serious Game for Handling Obstetrical Emergencies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of new technologies in the obstetrical field should lead to the development of learning applications, specifically for obstetrical emergencies. Many childbirth simulations have been recently developed. However, to date none of them have been integrated into a serious game. OBJECTIVE: Our objective was to design a new type of immersive serious game, using virtual glasses to facilitate the learning of pregnancy and childbirth pathologies. We have elaborated a new game engine, placing the student in some maternity emergency situations and delivery room simulations. METHODS: A gynecologist initially wrote a scenario based on a real clinical situation. He also designed, along with an educational engineer, a tree diagram, which served as a guide for dialogues and actions. A game engine, especially developed for this case, enabled us to connect actions to the graphic universe (fully 3D modeled and based on photographic references). We used the Oculus Rift in order to immerse the player in virtual reality. Each action in the game was linked to a certain number of score points, which could either be positive or negative. RESULTS: Different pathological pregnancy situations have been targeted and are as follows: care of spontaneous miscarriage, threat of preterm birth, forceps operative delivery for fetal abnormal heart rate, and reduction of a shoulder dystocia. The first phase immerses the learner into an action scene, as a doctor. The second phase ask the student to make a diagnosis. Once the diagnosis is made, different treatments are suggested. CONCLUSIONS: Our serious game offers a new perspective for obstetrical emergency management trainings and provides students with active learning by immersing them into an environment, which recreates all or part of the real obstetrical world of emergency. It is consistent with the latest recommendations, which clarify the importance of simulation in teaching and in ongoing professional development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».