Exploring User Needs in the Development of a Virtual Reality–Based Advanced Life Support Training Platform: Exploratory Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional methods of delivering Advanced Life Support (ALS) training and reaccreditation are resource-intensive and costly. Interactive simulations and gameplay using virtual reality (VR) technology can complement traditional training processes as a cost-effective, engaging, and flexible training tool. OBJECTIVE: This exploratory study aimed to determine the specific user needs of clinicians engaging with a new interactive VR ALS simulation (ALS-SimVR) application to inform the ongoing development of such training platforms. METHODS: Semistructured interviews were conducted with experienced clinicians (n=10, median age=40.9 years) following a single playthrough of the application. All clinicians have been directly involved in the delivery of ALS training in both clinical and educational settings (median years of ALS experience=12.4; all had minimal or no VR experience). Interviews were supplemented with an assessment of usability (using heuristic evaluation) and presence. RESULTS: The ALS-SimVR training app was well received. Thematic analysis of the interviews revealed five main areas of user needs that can inform future design efforts for creating engaging VR training apps: affordances, agency, diverse input modalities, mental models, and advanced roles. CONCLUSIONS: This study was conducted to identify the needs of clinicians engaging with ALS-SimVR. However, our findings revealed broader design considerations that will be crucial in guiding future work in this area. Although aligning the training scenarios with accepted teaching algorithms is important, our findings reveal that improving user experience and engagement requires careful attention to technology-specific issues such as input modalities.
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 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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».