VR-NRP: A development study of a virtual reality simulation for training in the neonatal resuscitation program
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Virtual reality (VR) offers the potential to provide a lifelike, safe, and interactive environment where healthcare providers can practice and refresh their skills. The Neonatal Resuscitation Program (NRP) is an evidence-based and standardized approach for training healthcare providers on the resuscitation of the newborn where VR can be applied. Here we describe a development study for a VR-NRP simulation. This contribution is relevant for researchers and developers in the health sector interested in the integration of VR and other extended reality (XR) technologies in medical education and training. Methods: For the implementation of the VR simulation, we used the Unity game engine, a VR-capable laptop, and an HTC Vive Pro Head-Mounted Display. We focused on the skill of positive pressure ventilation (PPV) using a bag and mask as the main scenario for the simulation since this is a foundational skill in NRP. To validate the prototype, we compared the VR-NRP simulation with 360° immersive VR videos in a crossover study involving 30 health-care providers and students, collecting various data through questionnaires and skill assessments by NRP instructors. Results: We described in detail the creation process by which a highly realistic VR simulation was produced reflecting the visual elements and sounds of a Neonatal Intensive Care Unit in a hospital setting. In the crossover study, we found both VR technologies were positively viewed by healthcare professionals and performed very similarly. However, the VR simulation provided a significantly increased feeling of presence. Participants found the VR simulation more useful and reported higher confidence in NRP skills such as proper mask placement and newborn response evaluation, reflecting improved experiential learning outcomes. Conclusion: This research represents a step forward in understanding how VR technologies can be developed and applied for effective, immersive medical training, increasing the availability of NRP refresher sessions, and providing insights into similar applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».