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Enregistrement W2907429518 · doi:10.2196/12008

Advancing Cardiac Surgery Case Planning and Case Review Conferences Using Virtual Reality in Medical Libraries: Evaluation of the Usability of Two Virtual Reality Apps

2018· article· en· W2907429518 sur OpenAlexvenueno aff
Sandeep Napa, Michael Moore, Tania Bardyn

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of Medicine
Mots-clésUsabilityVirtual realityThink aloud protocolSession (web analytics)WorkflowComputer scienceHuman–computer interactionMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Care providers and surgeons prepare for cardiac surgery using case conferences to review, discuss, and run through the surgical procedure. Surgeons visualize a patient's anatomy to decide the right surgical approach using magnetic resonance imaging and echocardiograms in a presurgical case planning session. Previous studies have shown that surgical errors can be reduced through the effective use of immersive virtual reality (VR) to visualize patient anatomy. However, inconsistent user interfaces, delegation of view control, and insufficient depth information cause user disorientation and interaction difficulties in using VR apps for case planning. OBJECTIVE: The objective of the study was to evaluate and compare the usability of 2 commercially available VR apps-Bosc (Pyrus Medical systems) and Medical Holodeck (Nooon Web & IT GmbH)-using the Vive VR headset (HTC Corporation) to evaluate ease of use, physician attitudes toward VR technology, and viability for presurgical case planning. The role of medical libraries in advancing case planning is also explored. METHODS: After screening a convenience sample of surgeons, fellows, and residents, ethnographic interviews were conducted to understand physician attitudes and experience with VR. Gaps in current case planning methods were also examined. We ran a usability study, employing a concurrent think-aloud protocol. To evaluate user satisfaction, we used the system usability scale (SUS) and the National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index (NASA-TLX). A poststudy questionnaire was used to evaluate the VR experience and explore the role of medical libraries in advancing presurgical case planning. Semistructured interview data were analyzed using content analysis with feedback categorization. RESULTS: Participants were residents, fellows, and surgeons from the University of Washington with a mean age of 41.5 (SD 11.67) years. A total of 8 surgeons participated in the usability study, 3 of whom had prior exposure to VR. Users found Medical Holodeck easier to use than Bosc. Mean adjusted NASA-TLX score for Medical Holodeck was 62.71 (SD 18.25) versus Bosc's 40.87 (SD 13.90). Neither app passed the mean SUS score of 68 for an app to be considered usable, though Medical Holodeck (66.25 [SD 12.87]) scored a higher mean SUS than Bosc (37.19 [SD 22.41]). One user rated the Bosc usable, whereas 3 users rated Medical Holodeck usable. CONCLUSIONS: Interviews highlighted the importance of precise anatomical conceptualization in presurgical case planning and teaching, identifying it as the top reason for modifying a surgical procedure. The importance of standardized user interaction features such as labeling is justified. The study also sheds light on the new roles medical librarians can play in curating VR content and promoting interdisciplinary collaboration.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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