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Enregistrement W3049148282 · doi:10.1111/medu.14352

Stereoscopic three‐dimensional visualisation technology in anatomy learning: A meta‐analysis

2020· review· en· W3049148282 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisCINAHLMEDLINEStereoscopyCritical appraisalConfidence intervalPsychologyData extractionComputer scienceMedical educationMedicineArtificial intelligenceNursingPsychological interventionPathologyAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The features that contribute to the apparent effectiveness of three-dimensional visualisation technology [3DVT] in teaching anatomy are largely unknown. The aim of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis of the role of stereopsis in learning anatomy with 3DVT. METHODS: The review was conducted and reported according to PRISMA Standards. Literature search of English articles was performed using EMBASE, MEDLINE, CINAHL EBSCOhost, ERIC EBSCOhost, Cochrane CENTRAL, Web of Science and Google Scholar databases until November 2019. Study selection, data extraction and study appraisal were performed independently by two authors. Articles were assessed for methodological quality using the Medical Education Research Study Quality Instrument and the Cochrane Collaboration's tool for assessing the risk of bias. For quantitative analysis, studies were grouped based on relative between-intervention differences in instructional methods and type of control conditions. RESULTS: A total of 3934 citations were obtained of which 67 underwent a full-text review. Ultimately, 13 randomised controlled trials were included in the meta-analysis. When interactive, stereoscopic 3D models were compared to interactive, monoscopic 3D models within a single level of instructional design, for example isolating stereopsis as the only true manipulated element in the experimental design, an effect size [ES] of 0.53 (95% confidence interval [CI] 0.26-0.80; P < .00001) was found. In comparison with 2D images within multiple levels of instructional design, an effect size of 0.45 (95% CI 0.10-0.81; P < .002) was found. Stereopsis had no effect on learning when utilised with non-interactive 3D images (ES = -0.87, 95% CI -2.09-0.35; P = .16). CONCLUSION: Stereopsis is an important distinguishing element of 3DVT that has a significant positive effect on acquisition of anatomical knowledge when utilised within an interactive 3D environment. A distinction between stereoscopic and monoscopic 3DVT is essential to make in anatomical education and research.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,335 · 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