360-Degree Virtual Reality Video to Teach Neonatal Resuscitation: An Exploratory Development Study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simulation is an effective training method for neonatal resuscitation (NR). However, the limitations brought about by the COVID-19 pandemic, and other resource constraints, have necessitated exploring alternatives. Virtual reality (VR), particularly 360-degree VR videos, have gained traction in medical training due to their immersive qualities. The primary objectives of the study were to produce a high quality 360-degree virtual reality (VR) video capturing neonatal resuscitation (NR) and to determine if it could be an acceptable adjunct to teach NR. The secondary objective was to determine which aspects of NR could benefit from the incorporation of such a video in training. This was an exploratory development study. The first part consisted of producing the video using a GoPro action camera, Adobe Premiere Pro, and Unity Editor. In the second part participants were recruited, based on level of experience, to watch the video and answer questionnaires to determine acceptability (user experience and cognitive load) and aspects of NR which could benefit from the video. The video was successfully developed. Forty-six participants showed a strong general appreciation. User experience revealed high means (> 6) in the positive subscales and low means (< 4) for immersion side effect, with no difference between groups. Cognitive load was higher than anticipated. Participants indicated that this video could be effective for teaching crisis resource management principles, human and environment interactions, and procedural skills. The 360-degree VR video could be a potential new simulation adjunct for NR. Future studies are needed to evaluate learning outcomes of such videos.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».