Effectiveness and Utility of Virtual Reality Simulation as an Educational Tool for Safe Performance of COVID-19 Diagnostics: Prospective, Randomized Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the proper use of hygiene and personal protective equipment (PPE) is paramount for preventing the spread of diseases such as COVID-19, health care personnel have been shown to use incorrect techniques for donning/doffing of PPE and hand hygiene, leading to a large number of infections among health professionals. Education and training are difficult owing to the social distancing restrictions in place, shortages of PPE and testing material, and lack of evidence on optimal training. Virtual reality (VR) simulation can offer a multisensory, 3-D, fully immersive, and safe training opportunity that addresses these obstacles. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the short- and long-term effectiveness of a fully immersive VR simulation versus a traditional learning method regarding a COVID-19-related skill set and media-specific variables influencing training outcomes. METHODS: This was a prospective, randomized controlled pilot study on medical students (N=29; intervention VR training, n=15, vs control video-based instruction, n=14) to compare the performance of hand disinfection, nasopharyngeal swab taking, and donning/doffing of PPE before and after training and 1 month later as well as variables of media use. RESULTS: Both groups performed significantly better after training, with the effect sustained over one month. After training, the VR group performed significantly better in taking a nasopharyngeal swab, scoring a median of 14 out of 17 points (IQR 13-15) versus 12 out of 17 points (IQR 11-14) in the control group, P=.03. With good immersion and tolerability of the VR simulation, satisfaction was significantly higher in the VR group compared to the control group (median score of User Satisfaction Evaluation Questionnaire 27/30, IQR 23-28, vs 22/30, IQR 20-24, in the control group; P=.01). CONCLUSIONS: VR simulation was at least as effective as traditional learning methods in training medical students while providing benefits regarding user satisfaction. These results add to the growing body of evidence that VR is a useful tool for acquiring simple and complex clinical skills.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».