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Enregistrement W4401687652 · doi:10.36834/cmej.79000

Perceptions and reported use of extended reality technology in Royal College-Accredited Canadian Simulation Centres: a national survey of simulation centre directors

2024· article· en· W4401687652 sur OpenAlexaffvenueabout
Junko Tokuno, Elif Bilgiç, Andrew Gorgy, Jason M. Harley

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationPerceptionMedical educationComputer scienceMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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