Edukacinio 3D virtualiosios realybės vaizdo metodo įtaka ruošiant žarnyną kolonoskopijai: pirmieji rezultatai
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Adequate bowel preparation is essential for diagnostic, screening, surveillance, and therapeutic colonoscopy. 3D virtual reality (3D-VR) has the characteristics of depth, interactivity and visuality and is widely used in medicine, so it can be used for patient education and training. The aim of our study is to determine the impact of using 3D virtual reality video for patients education on bowel preparation before colonoscopy. Materials and methods. A prospective, blind, randomized clinical trial was launched at the Republican Vilnius University Hospital (RVUL) on 07.03.2021, which included 50 outpatients who had indications for colonoscopy until 28.02.2022. Patients were randomly assigned to control and experimental groups. The first group was given the bowel preparation information in the standard form used by RVUL – in writing, and the second – in a 3D virtual reality video. The content of the information provided to both groups was the same. The quality of bowel preparation was assessed based on the Boston and Ottawa bowel preparation scales. Results. Of the 50 outpatients who participated in the study, 26 were assigned to the control group, 24 to the study group. The patients of both groups were identical in terms of sex, age, body mass index, comorbidities. The mean (SD) BBPS score was statistically significantly lower in the control group compared to the 3D-VR video group (5.96(±1) vs. 7.58(±1.47); p < 0.001). The mean (SD) scores of OBPS were higher in the control group (6.58(±2.44) than in the study group 1.83(±2.32); p < 0.001). The rate of adequate bowel preparation in the 3D-VR video group was higher than in the control group (18(69.23%) vs. 23(95.83%); the difference was statistically significant (p = 0.024)). The rate of terminal ileum intubation in the control group was 50% compared to 83.33% in the 3D-VR video group (p = 0.02).The mean (SD) colonoscopy time was statistically significantly shorter in the 3D-VR video group 23.04(±3.66) minutes and 16.5(±4.28) minutes, p = <0.001. Conclusions. Patients who were informed by 3D-VR method before colonoscopy had statistically significantly better bowel preparation, as well as reduced procedure time and possibly increased detection rates of polyps and adenomas.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».