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Enregistrement W4391435442 · doi:10.2196/53901

Virtual Reality for Developing Patient-Facing Communication Skills in Medical and Graduate Education: Protocol for a Scoping Review

2024· review· en· W4391435442 sur OpenAlexaffvenueabout
Nairy Khodabakhshian, Kyla Gaeul Lee, Tulip Marawi, Maryam Sorkhou, Sobiga Vyravanathan, Nicole Harnett

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthSinai Health SystemHospital for Sick ChildrenSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Medical educationVirtual realityMEDLINECommunication skillsMedicineHealth careComputer scienceAlternative medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinician-patient communication is an integral component in providing quality medical care. However, research on clinician-patient communication has shown overall patient discontent with provider communication skills. While virtual reality (VR) is readily used for procedural-based learning in medical education, its potential for teaching patient-facing communication skills remains unexplored. This scoping review aims to evaluate the effectiveness and feasibility of VR applications used for patient-facing communication skills development in medical education. OBJECTIVE: The primary objective is to synthesize and evaluate the effectiveness of available VR tools and applications used for patient-facing communication skills development in medical education. The secondary objectives are to (1) assess the feasibility of adapting VR applications to develop patient-facing communication skills in medical education and (2) provide an overview of the challenges associated with adapting VR applications to develop patient-facing communication skills in medical education. METHODS: A total of 4 electronic databases (ERIC, Embase, PubMed, and MEDLINE) were searched for primary peer-reviewed articles published through April 11, 2023. Articles evaluating the implementation of non-, semi-, and fully immersive VR training for patient- or caregiver-facing communication skills training provided to graduate, medical, or other allied health care professions students were included. Studies that assessed augmented reality, mixed reality, artificial intelligence, or VR for non-communication-based training were excluded. Study selection will include a title, abstract, and full-text screening by 4 authors. Data from eligible studies will be extracted and entered into a database and presented in tabular format. Findings will be reported according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines for scoping reviews. RESULTS: As of April 11, 2023, the search strategy has been confirmed and the search has been completed. We are currently at the title and abstract screening stage. Once complete, the articles will undergo full-text screening according to eligibility criteria as described in the methods. CONCLUSIONS: The findings of this review will inform the development of a graduate-level clinical skills research course within the Institute of Medical Science graduate department at the University of Toronto. It is also expected that these findings will be of interest to other health care-specific faculties inside and beyond our institution. Further, our scoping review will summarize the limited field of literature on VR use in medical communications training and identify areas for future inquiry. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/53901.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,606
Tête enseignante GPT0,673
Écart entre enseignants0,067 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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