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Enregistrement W3206003967 · doi:10.2196/30653

Mixed Reality and Haptic–Based Dental Simulator for Tooth Preparation: Research, Development, and Preliminary Evaluation

2021· article· en· W3206003967 sur OpenAlex
Yaning Li, Hongqiang Ye, Siyu Wu, Xiaohan Zhao, Yunsong Liu, Longwei Lv, Ping Zhang, Xiao Zhang, Yongsheng Zhou

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking University
Mots-clésVirtual realityHaptic technologySimulationDental educationComputer scienceDentistryMedicineHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual reality (VR) dental simulators are currently used in preclinical skills training. However, with the development of extended reality technologies, the use of mixed reality (MR) has shown significant advantages over VR. OBJECTIVE: This study aimed to describe the research and development of a newly developed MR and haptic-based dental simulator for tooth preparation and to conduct a preliminary evaluation of its face validity. METHODS: A prototype of the MR dental simulator for tooth preparation was developed by integrating a head-mounted display (HMD), special force feedback handles, a foot pedal, computer hardware, and software program. We recruited 34 participants and divided them into the Novice group (n=17) and Skilled group (n=17) based on their clinical experience. All participants prepared a maxillary right central incisor for an all-ceramic crown in the dental simulator, completed a questionnaire afterward about their simulation experience, and evaluated hardware and software aspects of the dental simulator. RESULTS: Of the participants, 74% (25/34) were satisfied with the overall experience of using the Unidental MR Simulator. Approximately 90% (31/34, 91%) agreed that it could stimulate their interest in learning, and 82% (28/34) were willing to use it for skills training in the future. Differences between the 2 study groups in their experience with the HMD (resolution: P=.95; wearing comfort: P=.10), dental instruments (P=.95), force feedback of the tooth (P=.08), simulation of the tooth preparation process (P=.79), overall experience with the simulation (P=.47), and attitude toward the simulator (improves skills: P=.47; suitable for learning: P=.36; willing to use: P=.89; inspiring for learning: P=.63) were not significant. The Novice group was more satisfied with the simulator's ease of use (P=.04). There were significant positive correlations between the overall experience with the simulation and the HMD's resolution (P=.03) and simulation of the preparation process (P=.001). CONCLUSIONS: The newly developed Unidental MR Simulator for tooth preparation has good face validity. It can achieve a higher degree of resemblance to the real clinical treatment environment by improving the positional adjustment of the simulated patients, for a better training experience in dental skills.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,321 · 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