Virtual Reality in Medical Education during the COVID-19 Pandemic; A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: With the outbreak of the COVID-19 disease and the virtualization of education, many challenges were created in the field of medical education. Many of these challenges were turned into opportunities with the help of new technologies such as virtual reality. The purpose of this research was to investigate the applications of virtual reality in medical education in the era of COVID-19. Methods: We aimed to investigate new technologies’ applications in medical education during the COVID-19 pandemic. Original English articles were browsed in online databases of PubMed, Embase, Scopus, and Web of Scienceas of November 24, 2022. Data of eligible publications were extracted following screening/ selection in two steps and applying inclusion/ exclusion criteria. This systematic review follows PRISMA checklist and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) bias assessment tool. Results: Based on the included articles, Microsoft HoloLense2 and Meta Oculus devices were used extensively in medical training studies. In some of the studies, the results demonstrated that the use of these technologies resulted in high levels of engagement, was suitable for training purposes, and decreased the risk of medical learning practicums. Moreover, some studies observed improvement in training compared to traditional training systems. Conclusion: Extended reality use including Virtual Reality (VR), Mixed Reality (MR), and Augmented Reality (AR) concepts in teaching activities and practical procedures can improve the overall educational process, while also increasing engagement, motivation, and understanding of key concepts of participants, especially medical students.
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».