Effect of Mobile Augmented Reality Counseling on Improving Shared Decision-Making in Thoracic Surgery: Randomized Clinical Crossover Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Augmented reality (AR) superimposes virtual objects onto a real-world environment, allowing users to interact in real time. As AR has become widely used, its integration into smartphones or tablets has enabled mobile augmented reality (MAR) experiences. AR has been adopted in many industries, and the literature has highlighted its applications in academic and clinical settings, particularly in enhancing visualization, communication, and learning. OBJECTIVE: This study investigated the potential of MAR as a mobile health tool to enhance shared decision-making (SDM) in thoracic surgery by increasing patient understanding and engagement during medical consultations. METHODS: A randomized crossover clinical trial was conducted at the Tri-Service General Hospital in Taiwan. Participants scheduled for thoracic surgery were enrolled and randomized in a crossover design. The MAR intervention incorporated patient-specific 3D anatomical models that were reconstructed from computed tomography imaging to facilitate understanding and support SDM. The impact of each counseling approach on SDM was evaluated using postintervention questionnaires. RESULTS: A total of 47 participants were enrolled in this study. After analyzing the data, we found that patients in the MAR group showed significantly higher scores compared to those in the traditional counseling group (P<.001) during the SDM process. Moreover, patients reported higher satisfaction levels and found the visual objects helpful for understanding tumor location and surgical procedures. CONCLUSIONS: This study demonstrated that MAR counseling significantly enhanced patients' comprehension of thoracic conditions and increased their active engagement in the SDM process (P<.001). The integration of patient-specific 3D anatomical models into MAR technology provided an intuitive method for critical medical information. This digital approach not only enhanced personalization in medical communication but also reinforced patient education about their health care conditions. These findings suggest that MAR counseling represents a promising approach for promoting patient-centered care in thoracic surgery and has potential applications across various clinical domains. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT07062393; https://clinicaltrials.gov/study/NCT07062393.
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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 | 0,021 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».