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Enregistrement W4225426882 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r5777

Virtual Reality, Autostereoscopy, and Physical Models for Learning Anatomy: Performance Comparisons

2022· article· en· W4225426882 sur OpenAlexaff
Simran Lohit, Isabella R. Reis, Rowan Ives, Sachi Chan, Evangelea Touliopoulos, Sakshi Sinha, Amit Nehru, Veronica DeYoung, Josh Mitchell, Danielle Brewer‐Deluce, Ranil Sonnadara, Bruce Wainman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensCompute CanadaWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityComputer scienceStereoscopyAutostereoscopyModalitiesAnatomyArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Traditional anatomical education relies on textbooks, physical models, and cadaveric specimens. Advances in technology have provided other display modalities including virtual reality (VR), and autostereoscopic displays. VR uses head‐mounted displays (HMDs) for an interactive experience and autostereoscopic screens, like Alioscopy TM , offer a stereoscopic but HMD‐free environment. Current research shows contradictory results on the efficacy of VR compared to physical models, and there appears to be no data on the efficacy of autostereoscopic displays in learning anatomy. The purpose of this study is to determine whether VR, Alioscopy TM , or physical models yield the best performance for anatomical education. Methods Students at McMaster University without prior anatomy training will learn nominal skeletal anatomy in three different modalities: VR (Oculus Quest 2 TM ), Alioscopy TM , or a physical 3D‐printed bone model. Each of the environments will be as identical as possible (i.e, the VR environment is a rendering of the exact room and set‐up used for testing the physical bone models). Participants will be randomized to one of three interventions where they will study ten bony landmarks on either the human hemipelvis, zygomatic bone, or calcaneus in a distinct modality. Participants will be seated and use an Xbox TM controller to rotate the bone along the vertical axis of rotation. After four minutes, an untimed, recognition‐based test will be administered, where participants will be given a 3D‐printed bone identical to the one used in the learning phase, with randomized landmarks and word bank of landmarks learnt. Performance will be evaluated based on landmarks correctly identified on the recognition‐based test. Results Based on the current literature, we hypothesize that the physical models will be a superior learning environment compared to the VR environment. However, significant improvements in the HMD of the Oculus Quest 2 may have ameliorated previous issues with the VR environment. There is no data available on the efficacy of Alioscopy TM and while the absence of an HMD is appealing, its narrow viewing angle compared to the immersive VR environment may be problematic. Conclusion With the push to increase accessibility and decrease costs associated with anatomical education with the help of digital modalities, the findings from this study are critical to informing teaching practices, and technology use in anatomy education.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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