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Enregistrement W4380990707 · doi:10.2196/42862

Virtual Worlds Technology to Enhance Training for Primary Care Providers in Assessment and Management of Posttraumatic Stress Disorder Using Motivational Interviewing: Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4380990707 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer K. Manuel, Natalie Purcell, Linda Abadjian, Stephanie L. Cardoos, Matthew M. Yalch, Coleen Hill, Brittan McCarthy, Daniel Bertenthal, Sarah McGrath, Karen H. Seal

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésMotivational interviewingPsychological interventionRandomized controlled trialPsychologyUsabilityMental healthEmpathyMedical educationMedicineApplied psychologyClinical psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many individuals with posttraumatic stress disorder (PTSD) first present to primary care rather than specialty mental health care. Primary care providers often lack the training required to assess and treat patients with PTSD. Virtual trainings have emerged as a convenient and effective way of training primary care providers in PTSD assessment and communication methods (ie, motivational interviewing [MI]). OBJECTIVE: The aim of this study was to conduct a pilot randomized controlled trial of a synchronous Virtual Worlds (VW; a virtual world where learners were immersed as avatars) training versus an asynchronous web-based training on PTSD and MI, comparing the feasibility, acceptability, usability, and preliminary efficacy of 2 different training platforms among primary care providers. METHODS: Participating primary care providers were randomized to a VW and a web-based PTSD training. Outcomes were collected at baseline, posttraining, and 90-days follow-up. Standardized patient interviews measured participants' communication skills in assessing and managing patients with PTSD symptoms. RESULTS: Compared to the web-based training, the VW training platform achieved larger learning gains in MI (ie, partnership and empathy) and in discussing pharmacotherapy and psychotherapy for PTSD. Both VW and web-based trainings led to increases in PTSD knowledge and primary care providers' self-confidence. CONCLUSIONS: The asynchronous web-based PTSD training improved PTSD-related knowledge and self-confidence but was not as effective as the VW immersive experience in teaching MI or clinical management. Because VW training is synchronous and new for many learners, it required more time, facilitation, and technical support. As computer technology improves, VW educational interventions may become more feasible, particularly in teaching clinical skills. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03898271; https://tinyurl.com/mu479es5.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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