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Enregistrement W4392372392 · doi:10.1111/eje.12997

Effectiveness of virtual reality interactive simulation practice in prosthodontic education: A systematic review and meta‐analysis

2024· review· en· W4392372392 sur OpenAlexaboutno aff
Hang‐Nga Mai, Hien Chi Ngo, Seok‐Hwan Cho, Chau Pham Duong, Hai Yen, Du‐Hyeong Lee

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Dental Education · 2024
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaMinistry of Trade, Industry and EnergyMinistry of Food and Drug SafetyKorea Medical Device Development Fund
Mots-clésMeta-analysisTask (project management)Virtual realityMedicineDental educationMedical educationPsychologyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Virtual reality-based interactive simulation (VRIS) provides a safe and controlled environment for dental students and professionals to develop skills and knowledge. This study aimed to investigate the effectiveness of using the VRIS for prosthodontic practice and to explore the trends, application areas, and users' attitudes towards VRIS. MATERIALS AND METHODS: This review followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines for searching studies published until 21 March 2023 that reported quantitative or qualitative learning outcomes related to the use of VRIS for dental prosthodontic practice and clinical training. The quality of the included studies was assessed using the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI) and Newcastle-Ottawa Scale-Education (NOS-E) tools. A random-effects meta-analysis was conducted to compare the intervention group (utilizing VRIS) and the control group (employing conventional prosthodontic training methods) based on performance skill scores and task completion time, with a significance level set at <.05. RESULTS: > 50%; p = .93). Notably, using VRIS significantly enhanced the performance scores in implant surgery practice (SMD = 0.26; 95% CI, 0.09-0.42; p < .05). Additionally, the VRIS method significantly reduced task completion time in the cavity restorative preparation task (SMD = -1.19; 95% CI, -1.85 to -0.53; p < .05). CONCLUSION: Engaging in practice with VRIS has the potential to enhance learning proficiency in prosthodontic education. The advantages associated with VRIS encompass the provision of immediate feedback, decreased task completion time, heightened confidence and motivation, accelerated skill acquisition, improved performance scores, and increased learning engagement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,027
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,410 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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