A Virtual Reality Resident Training Curriculum on Behavioral Health Anticipatory Guidance: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioral health disorders have steadily increased and been exacerbated by the COVID-19 pandemic. Though behavioral health disorders can be successfully mitigated with early implementation of evidence-based parent management strategies, education for pediatric residents on behavioral health anticipatory guidance has been limited to date, with training challenges compounded by the physical distancing requirements of the COVID-19 pandemic. Virtual reality (VR) simulations provide an opportunity to train residents on this complex competency by allowing deliberate practice of necessary skills while adhering to current social distancing guidelines. OBJECTIVE: This study explored the usability of a VR-based behavioral health anticipatory guidance curriculum for pediatric residents. METHODS: This mixed methods study included 14 postgraduate third-year pediatric residents who completed the behavioral health anticipatory guidance VR curriculum. Residents completed the MEC Spatial Presence Questionnaire to assess immersion in the virtual environment. Semistructured interviews were used to elucidate residents' perspectives on the curriculum's content and format. The interviews were analyzed using conventional content analysis. RESULTS: Quantitatively, residents reported a high degree of immersion, spatial presence, and cognitive involvement. Most residents (11/14, 79%) agreed or strongly agreed that it seemed as though they took part in the action of the simulation. Qualitatively, two themes emerged from the data: (1) the curriculum expands behavioral health anticipatory guidance and motivational interviewing knowledge and skills and (2) VR technology is uniquely positioned to develop competence. These themes revealed that the curriculum expanded their current level of knowledge and skill, addressed training gaps, and was applicable to all residents. Additionally, residents experienced VR as immersive, feasible, realistic to the clinic setting, and a safe space to practice and learn new skills. CONCLUSIONS: Pilot data indicates that VR may be an effective tool to teach pediatric residents behavioral health anticipatory guidance, meeting a current gap in medical education training. This VR curriculum is particularly relevant in the context of the COVID-19 pandemic given the increased behavioral health concerns of families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».