Virtual reality and cardiac anatomy: Exploring immersive three‐dimensional cardiac imaging, a pilot study in undergraduate medical anatomy education
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac anatomy can be challenging to grasp because of its complex three-dimensional nature and remains one of the most challenging topics to teach. In light of some exciting technological advances in the field of virtual reality (VR), we sought to test the viability and the assess efficacy of this computer-generated model for the purposes of teaching cardiac anatomy. Before learning cardiac anatomy, first-year undergraduate medical students participated in an anatomically correct VR simulation of the heart. Students were randomly distributed into control and variable groups. Each student completed a pre-intervention quiz, consisting of 10 multiple choice questions with 5 conventional cardiac anatomy questions and 5 visual-spatial (VS) questions. The control group continued to independent study, whereas the variable group subjects were exposed to a 30-min immersive cardiac VR experience. At the end of the intervention, both the groups underwent a separate post-intervention 10-question quiz. Forty-two students participated in the cardiac VR experiment, separated into 14 control and 28 variable subjects. They scored 50.9% on average on the pre-intervention quiz (SD = 16.5) and 70.2% on the post-intervention quiz (SD = 18.7). Compared to the control group, the students exposed to VR scored 21.4% higher in conventional content (P = 0.004), 26.4% higher in VS content (P < 0.001), and 23.9% higher overall (P < 0.001). VR offers an anatomically correct and immersive VS environment that permits learner to interact three-dimensionally with the heart's anatomy. This study demonstrates the viability and the effectiveness of VR in teaching cardiac anatomy. Clin. Anat. 32:238-243, 2019. © 2018 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».