What is the Current State of Extended Reality Use in Otolaryngology Training? A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To map current literature on the educational use of extended reality (XR) in Otolaryngology-Head and Neck Surgery (OHNS) to inform teaching and research. STUDY DESIGN: Scoping Review. METHODS: A scoping review was conducted, identifying literature through MEDLINE, Ovid Embase, and Web of Science databases. Findings were reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for scoping review checklist. Studies were included if they involved OHNS trainees or medical students who used XR for an educational purpose in OHNS. XR was defined as: fully-immersive virtual reality (VR) using head-mounted displays (HMDs), non-immersive and semi-immersive VR, augmented reality (AR), or mixed reality (MR). Data on device use were extracted, and educational outcomes were analyzed according to Kirkpatrick's evaluation framework. RESULTS: Of the 1,434 unique abstracts identified, 40 articles were included. All articles reported on VR; none discussed AR or MR. Twenty-nine articles were categorized as semi-immersive, none used occlusive HMDs therefore, none met modern definitions of immersive VR. Most studies (29 of 40) targeted temporal bone surgery. Using the Kirkpatrick four-level evaluation model, all studies were limited to level-1 (learner reaction) or level-2 (knowledge or skill performance). CONCLUSIONS: Current educational applications of XR in OHNS are limited to VR, do not fully immerse participants and do not assess higher-level learning outcomes. The educational OHNS community would benefit from a shared definition for VR technology, assessment of skills transfer (level-3 and higher), and deliberate testing of AR, MR, and procedures beyond temporal bone surgery. Laryngoscope, 133:227-234, 2023.
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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 | 0,029 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».