Characteristics, trends, and impact of immersive technologies in medical education: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: in the realm of medical education, immersive technologies such as Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and the Metaverse are provoking a profound and fast shift. These technologies are fostering the development of essential professional competencies in healthcare. Nevertheless, conducting a systematic evaluation of the scientific output in this area and its impact on the learning process of health professionals is critical. Objective: to analyze the scientific production related to these technologies in medical education, identifying research trends and their impact on the learning of health professionals. Methods: a bibliometric analysis was conducted using the Scopus database until May 2023. VOSviewer software was employed to analyze the interaction among thesauri. Results: a total of 243 documents with 4600 citations were identified. The output on immersive technologies in medical education is emerging. The United States and Canada are the main producers, and an increase in international collaboration has been observed. The topics of greatest interest to authors were "humans," "virtual reality," and "education." The thematic areas identified were "primary studies designs," "technical skills training," "curricular proposals," and "computer sciences." Conclusions: there is a steady increase in the production and citations of research on immersive technologies, mostly originating from high-income countries. No clear areas of specialization have yet been identified, although studies are focused on integrating these technologies into the curriculum and on learning technical skills
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,068 | 0,270 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».