Virtual 3D Simulation Technology for Interprofessional Team Training
Notice bibliographique
Résumé
Background In the hospital, interprofessional team members must work collaboratively. That creates a gap in medical practice, particularly in a hectic emergency that may lead to medical errors, with associated ethical, legal, and financial consequences. Mannequin-based simulation can be a solution to bridge this gap in team training. While mannequin-based simulations are effective as a synchronous method, they are expensive, time and space-bound, use hospital resources, and require the whole team to be present. Objective To develop a prototype of a 3D virtual simulation emergency room (ER) environment for interprofessional team training. And to assess the usability of the prototype in a simulation environment for team training using a clinical scenario. Methods Tools and technologies used for this prototype included the Unity platform, C# programming language, and Photon Voice 2. With 3DS Max, we modified and created 3d assets in the ER simulation room. Adobe XD was used to create interactive prototype iterations. Clinical cases were developed with simple algorithms to prove the concepts. We used complex algorithms with Artificial Intelligence and Machine Learning capabilities for the final product. We conducted two usability tests (n = 10, n = 9) using a think-aloud method, a semi-structured follow-up interview, and a survey. Results A prototype was built to achieve asynchronous team training with easy user access from anywhere in the world. The prototype, which includes voice communication and control of the avatars by players from a distance, supported the usability of the technology for asynchronous team training in health education. Conclusions CyberPatient ER can be used as an additional tool to support team training and communication skills in the health education and healthcare environment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».