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Enregistrement W4386262511 · doi:10.60118/001c.36131

Surgical Device Representatives Preference for Experiential Learning via Immersive Virtual Reality

2022· article· en· W4386262511 sur OpenAlexaff
David Pickham, Ryan Lohre, Danny P. Goel

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Experience & Innovation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityComputer scienceMedicineMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Surgical device representatives (SDRs) traditionally receive product training through didactic and hands-on learning. Immersive virtual reality (IVR) training effectiveness and user perceptions has not been studied in this population. The purpose of this study was to evaluate the learning efficiency of IVR for SDRs using a revision total knee arthroplasty system, determine SDR views on the use of IVR for training, and to perform a cost analysis of IVR training compared to traditional means. Methods A cross-sectional study of SDRs attending an anual sales meeting of a single orthopaedic implant company completed a revision total knee arthroplasty module using the Precision OS IVR System after a 1-hour traditional didactic lecture and small-group discussion training format. Immersive VR performance was tracked by the Precision OS software including repetitions, completion times, and performance measured using a previously validated performance metric, the Precision Score. An eight question survey was collected after IVR module completion. Results Two-hundred eighty-six SDRs completed over 1048 module repetitions for an average of approximately 4 module completions per SDR. The cumulative IVR training time was 18.3 minutes (SD 8.5). There was a high rate of critical injuries (n=458, 74%) measured including the medial and lateral collateral ligaments, popliteal artery, and amount of bony resection. The Precision Score had strong, inverse correlation to these injuries and were tracked over module repetitions. Two-hundred forty-five SDRs completed the post-training survery for a response rate of 86%. Most participants (91%) preferred IVR to standard training formats. Almost all participants (99%) intended to use their IVR learning in their current roles, and 99% felt the use of IVR was relevant to their roles. Similarly, 99% would recommend IVR training to others. The cumulative direct costs of IVR training compared to traditional didactic, in-person training formats for SDRs was 2.8x less costly, a lower bound as this did not account for lost productivity. Conclusion Immersive VR training is able to assess and track SDR learner performance and is valued by SDRs greater than traditional training formats. The cost of incorporating this technology is 2.8x less than current didactic and in-person learning formats. This is the first study of its kind to assess the use of IVR in the SDR population.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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