Virtual Reality Technology and Remote Digital Application for Tele-Simulation and Global Medical Education: An Innovative Hybrid System for Clinical Training
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Although simulation-based medical education is fundamental for acquisition and maintenance of knowledge and skills; simulators are often located in urban centers and they are not easily accessible due to cost, time, and geographic constraints. Our objective is to develop a proof-of-concept innovative prototype using virtual reality (VR) technology for clinical tele simulation training to facilitate access and global academic collaborations. Methodology. Our project is a VR-based system using Oculus Quest as a standalone, portable, and wireless head-mounted device, along with a digital platform to deliver immersive clinical simulation sessions. Instructor’s control panel (ICP) application is designed to create VR-clinical scenarios remotely, live-stream sessions, communicate with learners and control VR-clinical training in real-time. Results. The Virtual Clinical Simulation (VCS) system offers realistic clinical training in virtual space that mimics hospital environments. Those VR clinical scenarios are customizable to suit the need, with high-fidelity lifelike characters designed to deliver interactive and immersive learning experience. The real-time connection and live-stream between ICP and VR-training system enables interactive academic learning and facilitates access to tele simulation training. Conclusions. VCS system provides innovative solutions to major challenges associated with conventional simulation training such as access, cost, personnel, and curriculum. VCS facilitates the delivery of academic and interactive clinical training that is similar to real-life settings. Tele-clinical simulation systems like VCS facilitate necessary academic-community partnerships, as well as global education network between resource-rich and low-income countries.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 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 ».