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Enregistrement W4317869593 · doi:10.2196/41589

Implementation of Virtual Reality in Health Professions Education: Scoping Review

2023· article· en· W4317869593 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityHealth professionsEngineering ethicsKnowledge managementPsychologyMedical educationComputer scienceSociologyHuman–computer interactionHealth careMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual reality has been gaining ground in health professions education and may offer students a platform to experience and master situations without endangering patients or themselves. When implemented effectively, virtual reality technologies may enable highly engaging learning activities and interactive simulations. However, implementation processes present challenges, and the key to successful implementation is identifying barriers and facilitators as well as finding strategies to address them. OBJECTIVE: This scoping review aimed to identify the literature on virtual reality implementation in health professions education, identify barriers to and facilitators of implementation, and highlight gaps in the literature in this area. METHODS: The scoping review was conducted based on the Joanna Briggs Institute Evidence Synthesis methodologies. Electronic searches were conducted in the Academic Search Elite, Education Source, and CINAHL databases on January 5, 2022, in Google Scholar on February 2 and November 18, 2022, and in PubMed database on November 18, 2022. We conducted hand searches of key items, reference tracking, and citation tracking and searches on government webpages on February 2, 2022. At least 2 reviewers screened the identified literature. Eligible studies were considered based on predefined inclusion criteria. The results of the identified items were analyzed and synthesized using qualitative content analysis. RESULTS: We included 7 papers and identified 7 categories related to facilitators of and barriers to implementation-collaborative participation, availability, expenses, guidelines, technology, careful design and evaluation, and training-and developed a model that links the categories to the 4 constructs from Carl May's general theory of implementation. All the included reports provided recommendations for implementation, including recommendations for careful design and evaluation, training of faculty and students, and faculty presence during use. CONCLUSIONS: Virtual reality implementation in health professions education appears to be a new and underexplored research field. This scoping review has several limitations, including definitions and search words, language, and that we did not assess the included papers' quality. Important implications from our findings are that ensuring faculty's and students' competence in using virtual reality technology is necessary for the implementation processes. Collaborative participation by including end users in the development process is another factor that may ensure successful implementation in higher education contexts. To ensure stakeholders' motivation and potential to use virtual reality, faculty and students could be invited to participate in the development process to ensure that the educational content is valued. Moreover, technological challenges and usability issues should be resolved before implementation to ensure that pedagogical content is the focus. This accentuates the importance of piloting, sufficient time resources, basic testing, and sharing of experiences before implementation. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/37222.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,488 · 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