Virtual reality simulation in endoscopy training: Current evidence and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality simulation is becoming the standard when beginning endoscopic training. It offers various benefits including learning in a low-stakes environment, improvement of patient safety and optimization of valuable endoscopy time. This is a review of the evidence surrounding virtual reality simulation and its efficacy in teaching endoscopic techniques. There have been 21 randomized controlled trials (RCTs) that have investigated virtual reality simulation as a teaching tool in endoscopy. 10 RCTs studied virtual reality in colonoscopy, 3 in flexible sigmoidoscopy, 5 in esophagogastroduodenoscopy, and 3 in endoscopic retrograde cholangiopancreatography. RCTs reported many outcomes including distance advanced in colonoscopy, comprehensive assessment of technical and non-technical skills, and patient comfort. Generally, these RCTs reveal that trainees with virtual reality simulation based learning improve in all of these areas in the beginning of the learning process. Virtual reality simulation was not effective as a replacement of conventional teaching methods. Additionally, feedback was shown to be an essential part of the learning process. Overall, virtual reality endoscopic simulation is emerging as a necessary augment to conventional learning given the ever increasing importance of patient safety and increasingly valuable endoscopy time; although work is still needed to study the nuances surrounding its integration into curriculum.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».