Effectiveness of simulation models and digital alternatives in training ophthalmoscopy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Traditional direct ophthalmoscopy (TDO) is the oldest method of fundus examination; however, it has fallen out of use due to its technical difficulty and limitations to clinical utility, amidst the advent of potentially better options. A spectrum of new technologies may help in addressing the shortcomings of TDO: simulation mannequins with non-tracked TDO, simulation models with tracked TDO, and smartphone ophthalmoscopy (SFO). METHODOLOGY: A systematic search of PubMed, Embase, and Cochrane databases for all studies evaluating usage of simulation mannequins/models and SFO in ophthalmology education was performed, from inception till April 2023 with no language restriction. We ensured that we included all possible relevant articles by performing backward reference searching of included articles and published review articles. RESULTS: = 12). Non-tracked TDO and SFO were superior in training competency relative to control (TDO on real eyes). Intriguingly, tracked TDO was non superior to controls. SFO appears to enhance the learning effectiveness of ophthalmoscopy, due to real-time projection of the retina view, permitting instantaneous and targeted feedback. Learners reported improved ergonomics, including a wider field of view and more comfortable viewing distance. Retention of images and recordings permitted the audit of learning and paves the way for storage of such images in patients' electronic medical record and rapid dissemination for specialist referral. CONCLUSIONS: Smartphone ophthalmoscopy (SFO) permits integration of both the practice and learning of ophthalmoscopy, and the auditing of both. These advantages over traditional methods (with simulation or otherwise) may lead to a paradigm shift in undergraduate ophthalmology education. However, the nascency of SFO necessitates preservation of traditional techniques to tide through this period of transition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».