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Enregistrement W4225157687 · doi:10.2196/32657

Perspectives of 360-Degree Cinematic Virtual Reality: Interview Study Among Health Care Professionals

2022· article· en· W4225157687 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth A. Beverly, Brooke Rigot, Carrie Love, Matthew Love

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOsteopathic Heritage Foundation
Mots-clésThematic analysisVirtual realityMedical educationHealth careNarrativePsychologyQualitative researchNursingMedicineComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global market for medical education is projected to increase exponentially over the next 5 years. A mode of delivery expected to drive the growth of this market is virtual reality (VR). VR simulates real-world objects, events, locations, and interactions in 3D multimedia sensory environments. It has been used successfully in medical education for surgical training, learning anatomy, and advancing drug discovery. New VR research has been used to simulate role-playing and clinical encounters; however, most of this research has been conducted with health professions students and not current health care professionals. Thus, more research is needed to explore how health care professionals experience VR with role-playing and clinical encounters. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore health care professionals' experiences with a cinematic VR (cine-VR) training program focused on role-playing and clinical encounters addressing social determinants of health, Appalachian culture, and diabetes. Cine-VR leverages 360-degree video with the narrative storytelling of cinema to create an engaging educational experience. METHODS: We conducted in-depth telephone interviews with health care professionals who participated in the cine-VR training. The interviews were audio recorded and transcribed verbatim. A multidisciplinary team coded and analyzed the data using content and thematic analyses with NVivo software. RESULTS: We conducted 24 in-depth interviews with health care professionals (age=45.3, SD 11.3, years; n=16, 67%, women; n=22, 92%, White; and n=4, 17%, physicians) to explore their experiences with the cine-VR training. Qualitative analysis revealed five themes: immersed in the virtual world: seeing a 360-degree sphere allowed participants to immerse themselves in the virtual world; facilitated knowledge acquisition: all the participants accurately recalled the culture of Appalachia and listed the social determinants of health presented in the training; empathized with multiple perspectives: the cine-VR provided a glimpse into the real life of the main character, and participants described thinking about, feeling, and empathizing with the character's frustrations and disappointments; perceived ease of use of cine-VR: 96% (23/24) of the participants described the cine-VR as easy to use, and they liked the 360-degree movement, image resolution, and sound quality but noted limitations with the buttons on the headsets and risk for motion sickness; and perceived utility of cine-VR as a teaching tool: participants described cine-VR as an effective teaching tool because it activated visual and affective learning for them. CONCLUSIONS: Participants emphasized the realism of the cine-VR training program. They attributed the utility of the cine-VR to visual learning in conjunction with the emotional connection to the VR characters. Furthermore, participants reported that the cine-VR increased their empathy for people. More research is needed to confirm an association between the level of immersion and empathy in cine-VR training for health care professionals.

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 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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations24
Publié2022
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