Scoping review: The use of augmented reality in clinical anatomical education and its assessment tools
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review was to identify the different augmented reality (AR) modalities used to teach anatomy to students, health professional trainees, and surgeons, and to examine the assessment tools used to evaluate the performance of various AR modalities. A scoping review of four databases was performed using variations of: (1) AR, (2) medical or anatomical teaching/education/training, and (3) anatomy or radiology or cadaver. Scientific articles were identified and screened for the inclusion and exclusion criteria as per Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses with extension for scoping reviews guidelines. Virtual reality was an exclusion criterion. From this scoping review, data were extracted from a total of 54 articles and the following four AR modalities were identified: head-mounted display, projection, instrument and screen, and mobile device. The usability, feasibility, and acceptability of these AR modalities were evaluated using a variety of quantitative and qualitative assessment tools. Within more recent years of AR integration into anatomy education, the assessment of visuospatial ability, cognitive load, time on task, and increasing academic achievement outcomes are variables of interest, which continue to warrant more exploration. Sufficiently powered studies using validated assessment tools must be conducted to better understand the role of AR in anatomical education.
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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 | 0,036 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».