Findings Favor Haptics Feedback in Virtual Simulation Surgical Education: An Updated Systematic and Scoping Review
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle