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Enregistrement W4313312299 · doi:10.2196/40400

Usability Evaluation of the Preoperative ISBAR (Identification, Situation, Background, Assessment, and Recommendation) Desktop Virtual Reality Application: Qualitative Observational Study

2022· article· en· W4313312299 sur OpenAlexvenueno aff
Eva Mari Andreasen, Rune Høigaard, Helen Berg, Aslak Steinsbekk, Kristin Haraldstad

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilitySystem usability scaleCompetence (human resources)Observational studyScale (ratio)Medical educationRating scaleQualitative researchPsychologyComputer scienceMedicineHuman–computer interactionUsability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systematic communication, such as the ISBAR (identification, situation, background, assessment, recommendation) approach, comprises a generic, transferable nontechnical skill. It can be used during the handover of patients set to undergo surgery and can be practiced in various ways, including virtual reality (VR). VR increasingly has been implemented and valued in nursing education as a positive contribution to teach students about pre- and postoperative nursing. A new nonimmersive 3D learning activity called the Preoperative ISBAR Desktop VR Application has been developed for undergraduate nursing students to learn preoperative handover using the ISBAR approach. However, the usability of this learning activity has not been studied. OBJECTIVE: This study aimed to investigate how second-year undergraduate nursing students evaluated the usability of the Preoperative ISBAR Desktop VR Application. METHODS: This was a qualitative study with observation and interviews. The inclusion criteria were undergraduate second-year nursing students of varying ages, gender, and anticipated technological competence. The System Usability Scale (SUS) questionnaire was used to get a score on overall usability. RESULTS: A total of 9 second-year nursing students aged 22-29 years participated in the study. The average score on the SUS was 83 (range 0-100), which equals a "B" on the graded scale and is excellent for an adjective-grade rating. The students expressed increased motivation to learn while working in self-instructed desktop VR. Still, a few technical difficulties occurred, and some students reported that they experienced some problems comprehending the instructions provided in the application. Long written instructions and a lack of self-pacing built into the application were considered limitations. CONCLUSIONS: The nursing students found the application to be usable overall, giving it an excellent usability score and noting that the application provided opportunities for active participation, which was motivational and facilitated their perceived learning outcomes. The next version of the application, to be used in a randomized controlled trial, will be upgraded to address technological and comprehension issues.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,141 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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