Virtual Reality for Developing Patient-Facing Communication Skills in Medical and Graduate Education: Protocol for a Scoping Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
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 DERR1-10.2196/53901
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,054 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,009 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».