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Enregistrement W2914303381 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.635.8

X‐Reality and the HTC Vive: Virtually No Match for the Physical Model in Anatomical Education

2018· article· en· W2914303381 sur OpenAlexaff
Giancarlo Pukas, Liliana Wolak, Sylvia Mohanraj, Jason Lamb, Geoffrey R. Norman, Bruce Wainman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadsetEnthusiasmVirtual realityTest (biology)Mixed realityCadaveric spasmHuman–computer interactionComputer sciencePhysical educationPsychologySimulationMedicineArtificial intelligenceMedical physicsMedical educationSurgerySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements in computer technology have resulted in the rise of X‐reality (XR) systems. Some institutions have begun to use XR systems as an alternative to cadaveric specimens and physical models. This transition has been carried out despite a lack of evidence about the efficacy of XR. In our earliest study, we compared the physical model to 3D, interactive projections on a 2D screen and found participants that learned from the physical model performed significantly better in nominal measures. Following this study, we explored the efficacy of more refined XR systems and established that participants who learned from the physical model performed significantly better in both nominal and functional measures of anatomical knowledge compared to those who learned from the Microsoft HoloLens, which is a mixed‐reality (MR) device. In our current study, we explored the efficacy of the HTC Vive, a pure virtual‐reality (VR) device, in comparison to the physical model in anatomical education. We hypothesized that given the enthusiasm surrounding this XR system, the VR model should perform at least as well as the physical model. We first conducted a preliminary qualitative study with 20 participants to develop an optimal learning environment for the VR model. Following this preliminary analysis, we recruited 20 McMaster University students with no prior formal anatomy education. Participants were allotted 10 minutes to learn 20 anatomical structures from a pelvic model on the VR headset. Participants were then given a 25‐question test on a female, cadaveric pelvis with no time limit. The test questions were either nominal or functional. The nominal questions involved identifying the structures labelled on the cadaver and the functional questions involved interpreting the function of a structure based on its location and form. We compared the results of the VR participants to the 20 participants who learned on the physical model and the 20 participants who learned on the MR model from our HoloLens study. Our analysis demonstrated that participants learning on the physical model performed significantly better than the VR model when comparing total testing scores (56.4% vs 45.0%, respectively; p = 0.034). Furthermore, the VR model participants performed better than the MR model participants in terms of total testing score, although these results were not statistically significant (45.0% vs 37.6%, respectively; p = 0.267). In conclusion, these findings provide further evidence to support the superiority of the physical model over XR systems. Our future directions involve testing with other, more complex anatomical structures and exploring the factors that contribute to the superiority of the physical model, such as the role of stereopsis. Support or Funding Information Self‐funded This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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