Designing Virtual Reality–Based Conversational Agents to Train Clinicians in Verbal De-escalation Skills: Exploratory Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Violence and aggression are significant workplace challenges faced by clinicians worldwide. Traditional methods of training consist of "on-the-job learning" and role-play simulations. Although both approaches can result in improved skill levels, they are not without limitation. Interactive simulations using virtual reality (VR) can complement traditional training processes as a cost-effective, engaging, easily accessible, and flexible training tool. OBJECTIVE: In this exploratory study, we aimed to determine the feasibility of and barriers to verbal engagement with a virtual agent in the context of the Code Black VR application. Code Black VR is a new interactive VR-based verbal de-escalation trainer that we developed based on the Clinical Training Through VR Design Framework. METHODS: In total, 28 participants with varying clinical expertise from 4 local hospitals enrolled in the Western Sydney Local Health District Clinical Initiative Nurse program and Transition to Emergency Nursing Programs and participated in 1 of 5 workshops. They completed multiple playthroughs of the Code Black VR verbal de-escalation trainer application and verbally interacted with a virtual agent. We documented observations and poststudy reflection notes. After the playthroughs, the users completed the System Usability Scale and provided written comments on their experience. A thematic analysis was conducted on the results. Data were also obtained through the application itself, which also recorded the total interactions and successfully completed interactions. RESULTS: The Code Black VR verbal de-escalation training application was well received. The findings reinforced the factors in the existing design framework and identified 3 new factors-motion sickness, perceived value, and privacy-to be considered for future application development. CONCLUSIONS: Verbal interaction with a virtual agent is feasible for training staff in verbal de-escalation skills. It is an effective medium to supplement clinician training in verbal de-escalation skills. We provide broader design considerations to guide further developments in this area.
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 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 | 0,019 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».