Perceptions and reported use of extended reality technology in Royal College-Accredited Canadian Simulation Centres: a national survey of simulation centre directors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extended reality technology (XR) in simulation-based medical education is becoming more prevalent. This study examined Canadian simulation centre directors' perceptions toward XR and their self-reported adoption of XR within their centres. Methods: We conducted a national, cross-sectional survey study to examine five kinds of XR: Immersive Virtual Environments, Screen-based Virtual Worlds, Virtual Simulators, Immersive Augmented Reality, and Non-immersive Augmented Reality. An electronic survey with multiple-choice, Likert scales, and open-ended questions were developed to identify the current use, degree of satisfaction, and experienced and foreseen challenges with each XR technology. We used the Checklist for Reporting Results of Internet E-Surveys checklist to describe and justify our survey development. All twenty-three Royal College-accredited Canadian simulation centres were invited based on their Royal College membership to complete the survey. Directors and representatives of seventeen (74%) centres participated. Results: Each XR has been used for research or simulation education by about half of the simulation centres, at minimum. The degree of satisfaction among directors with XR ranged from 30% to 45%. Directors frequently cited logistical and fidelity challenges, along with concerns over maintenance. Cost and lack of evidence, and unclear needs were cited as foreseen challenges with the future implementation of XRs. Conclusions: This survey summarizes the status of XR in Canadian simulation centres. The pattern of use, satisfaction levels, and challenges reported by simulation centre directors varied depending on the types of XR.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».