Development and Implementation of a Stress Monitoring Paradigm Using Virtual Reality Simulation During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare providers, particularly during the COVID-19 crisis, have been forced to make difficult decisions and have reported acting in ways that are contrary to their moral values, integrity, and professional commitments, given the constraints in their work environments. Those actions and decisions may lead to healthcare providers' moral suffering and distress. This work outlines the development of the Moral Distress Virtual Reality Simulator (Moral Distress VRS) to research stress and moral distress among healthcare workers during the COVID-19 pandemic. The Moral Distress VRS was developed based on the agile methodology framework, with three simultaneous development streams. It followed a two-week sprint cycle, ending with meetings with stakeholders and subject matter experts, whereby the project requirements, scope, and features were revised, and feedback was provided on the prototypes until reaching the final prototype that was deployed for in-person study sessions. The final prototype had two user interfaces (UIs), one for the participant and one for the researcher, with voice narration and customizable character models wearing medical personal protective equipment, and followed a tree-based dialogue scenario, outputting a video recording of the session. The virtual environment replicated an ICU nursing station and a fully equipped patient room. We present the development process that guided this project, how different teams worked together and in parallel, and detail the decisions and outcomes in creating each major component within a limited deadline. Finally, we list the most significant challenges and difficulties faced and recommendations on how to solve them.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».