MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401368947 · doi:10.2196/46220

The Use of a Novel Virtual Reality Training Tool for Peritoneal Dialysis: Qualitative Assessment Among Health Care Professionals

2024· article· en· W4401368947 sur OpenAlexvenueno aff
Caterina Lonati, Marie Wellhausen, S. Pennig, Thomas Röhrßen, Fatih Kırçelli, S. Arendt, Ulrich Tschulena

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisHealth professionalsQualitative researchVirtual realityMedicineTraining (meteorology)Health careMedical educationNursingComputer scienceInternal medicineArtificial intelligenceSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective peritoneal dialysis (PD) training is essential for performing dialysis at home and reducing the risk of peritonitis and other PD-related infections. Virtual reality (VR) is an innovative learning tool that is able to combine theoretical information, interactivity, and behavioral instructions while offering a playful learning environment. To improve patient training for PD, Fresenius Medical Care launched the stay•safe MyTraining VR, a novel educational program based on the use of a VR headset and a handheld controller. OBJECTIVE: This qualitative assessment aims to investigate opinions toward the new tool among the health care professionals (HCPs) who were responsible for implementing the VR application. METHODS: We recruited nursing staff and nephrologists who have gained practical experience with the stay•safe MyTraining VR within pilot dialysis centers. Predetermined open-ended questions were administered during individual and group video interviews. RESULTS: We interviewed 7 HCPs who have 2 to 20 years of experience in PD training. The number of patients trained with the stay•safe MyTraining VR ranged from 2 to 5 for each professional. The stay•safe MyTraining VR was well accepted and perceived as a valuable supplementary tool for PD training. From the respondents' perspective, the technology improved patients' learning experience by facilitating the internalization of both medical information and procedural skills. HCPs highlighted that the opportunity offered by VR to reiterate training activities in a positive and safe learning environment, according to each patient's needs, can facilitate error correction and implement a standardized training curriculum. However, VR had limited use in the final phase of the patient PD training program, where learners need to get familiar with the handling of the materials. Moreover, the traditional PD training was still considered essential to manage the emotional and motivational aspects and address any patient-specific application-oriented questions. In addition to its use within PD training, VR was perceived as a useful tool to support the decision-making process of patients and train other HCPs. Moreover, VR introduction was associated with increased efficiency and productivity of HCPs because it enabled them to perform other activities while the patient was practicing with the device. As for patients' acceptance of the new tool, interviewees reported positive feedback, including that of older adults. Limited use with patients experiencing dementia or severe visual impairment or lacking sensomotoric competence was mentioned. CONCLUSIONS: The stay•safe MyTraining VR is suggested to improve training efficiency and efficacy and thus could have a positive impact in the PD training scenario. Our study offers a process proposal that can serve as a guide to the implementation of a VR-based PD training program within other dialysis centers. Dedicated research is needed to assess the operational benefits and the consequences on patient management.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,378 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical EducationMême sujetSimulation-Based Education in HealthcareTravaux en français237 207