The use of extended reality (XR) in patient education: A critical perspective
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Extended reality (XR) has emerged as an innovative educational modality that offers the potential for the creation of more interactive and engaging forms of patient education experiences and products. The purpose of this article is to describe the field of XR technologies and review its potential through a critical lens as well as its possible adoption as a mainstream technology for providing patient education in the future. Method: A review of the literature was undertaken to summarise the emerging evidence concerning the effectiveness of XR as a patient education modality. The findings of several reviews are summarised and a critical discussion of potential issues and challenges in the adoption and use of XR among particular marginalised populations are explored. Results: The emerging evidence suggests that different forms of XR technology applications have the potential to create immersive and engaging patient education experiences that can lead to enhanced patient satisfaction, positive educational outcomes and reduced patient anxiety. Nonetheless, there have been calls for greater consideration of how patient characteristics, including socioeconomic status, gender, cultural and generational differences, influence the learning effects of virtual reality educational applications, as well as its adoption and implementation for patient education purposes. Conclusion: The evidence surrounding the effectiveness of XR in patient education is growing; however, various factors could influence the successful adoption and implementation of XR in different patient populations who have traditionally experienced challenges with digital health literacy. The paper offers some recommendations for enhancing the evidence base and potential approaches to advance the design and evaluation of XR applications in patient education.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».