Non-Immersive Virtual Cardiac Auscultation Interactions Employing a 3D Printed Stethoscope
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac auscultation is an examination procedure that allows a medical professional to listen to heart murmurs while employing a stethoscope. Current auscultation training is seeing a trend in favour of employing diagnostics equipment, which in comparison to a stethoscope-based examination, provides a comprehensive visualization of the heart. However, despite employing advance auscultation equipment, heart diagnosis skills with the stethoscope are declining. The loss of such skills has caused concern amongst physicians, as the stethoscope remains widely available and affordable worldwide, unlike other specialized tools. Currently, simulation is being employed to improve the diagnosis of heart conditions since mastering cardiac auscultation skills requires extensive training due to the complexity of the heart murmurs. Moreover, high fidelity medical simulators provide realism and accuracy at a high cost, thus providing suitable training but limited practices depending on the number of trainees. In this paper, we present a 3D printed stethoscope user input device to be used in a non-immersive virtual cardiac auscultation examination training mobile application. We also describe the results of a preliminary usability study that involved participants using a 3D printed stethoscope, touch screen interactions, and a simulation manikin to examine a virtual patient.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».