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Enregistrement W4392859419 · doi:10.1177/15533506241238263

Findings Favor Haptics Feedback in Virtual Simulation Surgical Education: An Updated Systematic and Scoping Review

2024· article· en· W4392859419 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSurgical Innovation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInstitut de recherche, Centre universitaire de santé McGill
Mots-clésHaptic technologySystematic reviewRandomized controlled trialMedicineMEDLINEIntervention (counseling)Computer scienceMedical physicsSimulationMedical educationSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual simulations (VSs) enhance clinical competencies and skills. However, a previous systematic review of 9 RCT studies highlighted a paucity of literature on the effects of haptic feedback in surgical VSs. An updated systematic and scoping review was conducted to encompass more studies and a broader range of study methodologies. METHODS: A systematic literature search was conducted on July 31, 2023, in MEDLINE, Embase, and Cochrane. English language studies comparing haptic vs non-haptic conditions and using VSs were included. Studies were evaluated and reported using PRISMA-ScR guidelines. RESULTS: Out of 2782 initial studies, 51 were included in the review. Most studies used RCT (21) or crossover (23) methodologies with medical residents, students, and attending physicians. Most used post-intervention metrics, while some used pre- and post-intervention metrics. Overall, 34 performance results from studies favored haptics, 3 favored non-haptics, and the rest showed mixed or equal results. CONCLUSION: This updated review highlights the diverse application of haptic technology in surgical VSs. Haptics generally enhances performance, complements traditional teaching methods, and offers personalized learning with adequate simulator validation. However, a sparsity of orienting to the simulator, pre-/post-study designs, and small sample sizes poses concerns with the validity of the results. We underscore the urgent need for standardized protocols, large-scale studies, and nuanced understanding of haptic feedback integration. We also accentuate the significance of simulator validation, personalized learning potential, and the need for researcher, educator, and manufacturer collaboration. This review is a guidepost for navigating the complexities and advancements in haptic-enhanced surgical VSs.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,337 · 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