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Enregistrement W2791831483 · doi:10.9778/cmajo.20170110

Immersive and interactive virtual reality to improve learning and retention of neuroanatomy in medical students: a randomized controlled study

2018· article· en· W2791831483 sur OpenAlexafffundvenueabout
Chelsea Ekstrand, Ali Fatah Bin Jamal, Ron Nguyen, Annalise Kudryk, Jennifer Mann, Ivar Mendez

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésVirtual realityNeuroanatomyTest (biology)Virtual microscopyVirtual trainingRandomized controlled trialPsychologyMedical educationMultimediaMedicineComputer scienceHuman–computer interactionNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spatial 3-dimensional understanding of the brain is essential to learning neuroanatomy, and 3-dimensional learning techniques have been proposed as tools to enhance neuroanatomy training. The aim of this study was to examine the impact of immersive virtual-reality neuroanatomy training and compare it to traditional paper-based methods. METHODS: In this randomized controlled study, participants consisted of first- or second-year medical students from the University of Saskatchewan recruited via email and posters displayed throughout the medical school. Participants were randomly assigned to the virtual-reality group or the paper-based group and studied the spatial relations between neural structures for 12 minutes after performing a neuroanatomy baseline test, with both test and control questions. A postintervention test was administered immediately after the study period and 5-9 days later. Satisfaction measures were obtained. RESULTS: Of the 66 participants randomly assigned to the study groups, 64 were included in the final analysis, 31 in the virtual-reality group and 33 in the paper-based group. The 2 groups performed comparably on the baseline questions and showed significant performance improvement on the test questions following study. There were no significant differences between groups for the control questions, the postintervention test questions or the 7-day postintervention test questions. Satisfaction survey results indicated that neurophobia was decreased. INTERPRETATION: Results from this study provide evidence that training in neuroanatomy in an immersive and interactive virtual-reality environment may be an effective neuroanatomy learning tool that warrants further study. They also suggest that integration of virtual-reality into neuroanatomy training may improve knowledge retention, increase study motivation and decrease neurophobia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations188
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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