Evaluating the integration of body donor imaging into anatomical dissection using augmented reality
Notice bibliographique
Résumé
Augmented reality (AR) has recently been utilized as an integrative teaching tool in medical curricula given its ability to view virtual objects while interacting with the physical environment. The evidence for AR in medical training, however, is limited. For this reason, the purpose of this mixed method study was to evaluate the implementation of overlaying donor-specific diagnostic imaging (DSDI) onto corresponding body donors in a fourth-year, dissection-based, medical elective course entitled anatomy for surgeons (AFS). Students registered in AFS course were separated into groups, receiving either DSDI displayed on Microsoft HoloLens AR head-mounted display (n = 12) or DSDI displayed on iPad (n = 15). To test for the change in spatial ability, students completed an anatomical mental rotation test (AMRT) prior to and following the AFS course. Students also participated in a focus group discussion and completed a survey at the end of AFS, analyzed through thematic triangulation and an unpaired, Mann Whitney U test respectively, both addressing dissection experience, DSDI relevancy to dissection, and use of AR in anatomical education. Although statistically significant differences were not found when comparing student group AMRT scores, survey and discussion data suggest that the HoloLens had improved the students' understanding of, and their spatial orientation of, anatomical relationships. Trunk dissection quality grades were significantly higher with students using the HoloLens. Although students mentioned difficulties with HoloLens software, with faculty assistance, training, and enhanced software development, there is potential for this AR tool to contribute to improved dissection quality and an immersive learning experience.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».