Simulation models in direct ophthalmoscopy education: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: An ever-increasing range of simulation devices are available for direct ophthalmoscopy. However, the effectiveness of simulation design and components have not been evaluated. This systematic review aims to describe and evaluate direct ophthalmoscopy simulation models and highlight components that have been found to be effective, and challenges faced when using simulation models. Methods: A systematic review of the literature was conducted according to the PRISMA statement in four online databases: Medline, Embase, Cochrane Library and Web of Science. Citation searching using Google Scholar and Citationchaser was also undertaken. Validity and effectiveness were assessed using a validated scale based on Messick's modern validity framework and McGaghie's proposed levels of simulation-based translational outcomes respectively. Results: A total of 1,275 titles and abstracts were screened. A total of 37 studies were included in the final analysis. Physical models, digital models and virtual reality direct ophthalmoscopy models were described in studies. A plastic cannister design was the most common in the literature, followed by a sphere with a painted fundus and the EyeSi Direct Ophthalmoscope Simulator (VRmagic, GmbH, Mannheim, Germany). Simulation was effective in its ability to allow students to engage in repeated practice without patient discomfort. The lack of realism was the most noted limitation of simulation practice. Conclusion: While more robust evidence is needed to support simulation design efficacy in direct ophthalmoscopy, simulation-based teaching of direct ophthalmoscopy will likely be increasingly effective as technological advancements support improved realism and affordability.
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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 | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».