Using Virtual Reality for Perioperative Nursing Education in Complex Neurosurgical Surgeries: A Feasibility and Acceptance Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Operating room (OR) nurses' training for surgical fields such as neurosurgery is often inconsistent and overly lengthy due to the lack of consistently scheduled procedures and the nature of procedures being for the most part emergencies. Virtual reality (VR) simulation has been explored for nurses training in various contexts with positive results. Objectives To develop a VR simulation that could replicate a pediatric neurosurgery craniotomy procedure reflecting a real OR scenario and the surgical procedural sequence of a craniotomy; and to assess OR nurses' confidence in assisting craniotomy procedures as scrub nurses before and after the VR simulation. Methods A pediatric craniotomy procedure was replicated using VR technology by a collaborative partnership between education, content, and technology experts within the Hospital for Sick Children, Toronto. Self-confidence among OR nurses to assist in craniotomy procedures was explored pre- and post-VR training sessions with a questionnaire ideated by the authors evaluating knowledge relevant to assisting craniotomy procedures with seven items. Results In total, 7 OR nurses participated in the study. The post-VR sessions questionnaires showed an increase of positive answers "extremely comfortable with the procedure" and "moderately comfortable with the procedure" compared to pre-VR sessions in all items except for "identify the hemostatic agents required during a bleed," for which no difference was noted. There were no issues with the equipment. Conclusion VR simulation session is an acceptable model to train OR nurses for the scrub nurse role in craniotomy procedures. VR simulation is a practical learning strategy for clinical situations that may occur inconsistently in real-time practice.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».