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Enregistrement W3205511361 · doi:10.2196/31644

How, for Whom, and in Which Contexts or Conditions Augmented and Virtual Reality Training Works in Upskilling Health Care Workers: Realist Synthesis

2021· review· en· W3205511361 sur OpenAlexvenueno aff
Norina Gasteiger, Sabine N van der Veer, Paul Wilson, Dawn Dowding

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAugmented realityVirtual realityHealth careTraining (meteorology)Resource (disambiguation)Social realityPsychologySociologyBusinessComputer scienceHuman–computer interactionPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Using traditional simulators (eg, cadavers, animals, or actors) to upskill health workers is becoming less common because of ethical issues, commitment to patient safety, and cost and resource restrictions. Virtual reality (VR) and augmented reality (AR) may help to overcome these barriers. However, their effectiveness is often contested and poorly understood and warrants further investigation. OBJECTIVE: The aim of this review is to develop, test, and refine an evidence-informed program theory on how, for whom, and to what extent training using AR or VR works for upskilling health care workers and to understand what facilitates or constrains their implementation and maintenance. METHODS: We conducted a realist synthesis using the following 3-step process: theory elicitation, theory testing, and theory refinement. We first searched 7 databases and 11 practitioner journals for literature on AR or VR used to train health care staff. In total, 80 papers were identified, and information regarding context-mechanism-outcome (CMO) was extracted. We conducted a narrative synthesis to form an initial program theory comprising of CMO configurations. To refine and test this theory, we identified empirical studies through a second search of the same databases used in the first search. We used the Mixed Methods Appraisal Tool to assess the quality of the studies and to determine our confidence in each CMO configuration. RESULTS: Of the 41 CMO configurations identified, we had moderate to high confidence in 9 (22%) based on 46 empirical studies reporting on VR, AR, or mixed simulation training programs. These stated that realistic (high-fidelity) simulations trigger perceptions of realism, easier visualization of patient anatomy, and an interactive experience, which result in increased learner satisfaction and more effective learning. Immersive VR or AR engages learners in deep immersion and improves learning and skill performance. When transferable skills and knowledge are taught using VR or AR, skills are enhanced and practiced in a safe environment, leading to knowledge and skill transfer to clinical practice. Finally, for novices, VR or AR enables repeated practice, resulting in technical proficiency, skill acquisition, and improved performance. The most common barriers to implementation were up-front costs, negative attitudes and experiences (ie, cybersickness), developmental and logistical considerations, and the complexity of creating a curriculum. Facilitating factors included decreasing costs through commercialization, increasing the cost-effectiveness of training, a cultural shift toward acceptance, access to training, and leadership and collaboration. CONCLUSIONS: Technical and nontechnical skills training programs using AR or VR for health care staff may trigger perceptions of realism and deep immersion and enable easier visualization, interactivity, enhanced skills, and repeated practice in a safe environment. This may improve skills and increase learning, knowledge, and learner satisfaction. The future testing of these mechanisms using hypothesis-driven approaches is required. Research is also required to explore implementation considerations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0170,012
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,339 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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