Immersive Virtual Reality Simulation for Medical Student Procedural Training: Assessment of Cognitive Load and Usability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective In a previous randomized controlled trial, we found immersive virtual reality (VR) simulation to be effective for teaching procedural skills to medical students. We further investigated this interface’s usability and cognitive load. Methods This was a secondary analysis of data from a previous randomized controlled trial. Twenty-two medical students with no or limited experience with VR and chest tube insertion received training for chest tube insertion using a commercially available immersive VR simulation. Participants completed post-training surveys on usability (System Usability Scale, SUS, from 0-100) and cognitive load (Leppink’s scale, 11-point, 10 items). Three types of cognitive loads (intrinsic, extraneous, and germane) were evaluated. Modified Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS, 5-point, 11 items) for technical skills in a mannequin simulation were assessed after VR training, and in knowledge scores before and after training were extracted to analyze their relationships with usability and cognitive load. Data are presented as median (interquartile range). Results Median scores (%) for the knowledge test were 46.7 (40.0-53.3) at baseline and 86.7 (80.0-90.3) after training. The OSATS score was 40.5 (35.5-49.3), and SUS was 82.5 (73.8-88.8, with significant correlation between these variables (r = 0.51, P = 0.04). The intrinsic, extrinsic, and germane cognitive loads were 3.7 (1.8-6.1), 0.15 (0-1.4), and 9.2 (6.0-10), respectively. Conclusion Cognitive load and usability of immersive VR simulation were reported to be excellent. Along with its effectiveness shown previously, VR simulation is a highly acceptable approach for teaching technical skills to medical students.
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 découle