Usability of Augmented Reality Technology in Situational Telementorship for Managing Clinical Scenarios: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telementorship provides a way to maintain the professional skills of isolated rural health care workers. The incorporation of augmented reality (AR) technology into telementoring systems could be used to mentor health care professionals remotely under different clinical situations. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the usability of AR technology in telementorship for managing clinical scenarios in a simulation laboratory. METHODS: This study used a quasi-experimental design. Experienced health professionals and novice health practitioners were recruited for the roles of mentors and mentees, respectively, and then trained in the use of the AR setup. In the experiment, each mentee wearing an AR headset was asked to respond to 4 different clinical scenarios: acute coronary syndrome (ACS), acute myocardial infarction (AMI), pneumonia severe reaction to antibiotics (PSRA), and hypoglycemic emergency (HE). Their mentor used a laptop to provide remote guidance, following the treatment protocols developed for each scenario. Rating scales were used to measure the AR's usability, mentorship effectiveness, and mentees' self-confidence and skill performance. RESULTS: A total of 4 mentors and 15 mentees participated in this study. Mentors and mentees were positive about using the AR technology, despite some technical issues and the time required to become familiar with the technology. The positive experience of telementorship was highlighted (mean 4.8, SD 0.414 for mentees and mean of 4.25, SD 0.5 for mentors on the 5-point Likert scale). Mentees' confidence in managing each of the 4 scenarios improved after telementoring (P=.001 for the ACS, AMI, and PSRA scenarios and P=.002 for the HE scenario). Mentees' individual skill performance rates ranged from 98% in the ACS scenario to 97% in the AMI, PSRA, and HE scenarios. CONCLUSIONS: This study provides evidence about the usability of AR technology in telementorship for managing clinical scenarios. The findings suggest the potential for this technology to be used to support health workers in real-world clinical environments and point to new directions of research.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».