A comparative study of the use of extended reality simulation in neonatal resuscitation training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 360° video and virtual reality (VR) simulation may offer innovative opportunities as portable simulation-based technologies to enhance Neonatal Resuscitation Program (NRP) training, updates, and refreshers. The purpose of this study was to compare the use of 360° video with VR simulation in NRP training and the effect on NRP learning outcomes. METHODS: Thirty (N = 30) NRP providers were randomly assigned to either VR simulation or 360° video study groups (n = 15 each) with pre and posttests of confidence, posttests of user satisfaction, usefulness, presence, and simulator sickness, and a performance demonstration of positive pressure ventilation (PPV) on a manikin-simulator. Participants were then exposed to the other condition and again post-tested. RESULTS: Both systems were positively viewed. However, participants reported significantly higher perceptions of usefulness in enhancing learning and increased sense of presence with the VR simulation. VR simulation participants gained more confidence in certain NRP skills, such as proper mask placement (adjusted p-value 0.038) and newborn response evaluation (adjusted p-value 0.017). A blinded assessment of PPV skills showed participants exposed to VR performed significantly better in providing effective PPV (adjusted p-value 0.005). CONCLUSIONS: NRP providers found both systems useful; however, VR simulation was more helpful in improving learning performance and enhancing learning. Participants reported an increased feeling of presence and confidence in certain areas with VR and performed better on a crucial NRP skill, providing effective PPV. VR technologies may offer an alternative modality for increasing access to standardized and portable refresher learning opportunities on NRP.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».