‘You are shaken awake!’ a qualitative study on using virtual reality to understand patients’ experiences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF THE ARTICLE: Medical professionals may get to appreciate the experience of patients, without being patients themselves. This study explored whether VR technology can be useful for teaching medical professionals about patient experiences. MATERIALS AND METHODS: A VR movie was made, showing a fictitious but realistic patient experience. Nineteen medical professionals, selected by a non-probability sampling method, saw this movie. Focus group discussions and interviews were held afterwards. Data were thematically analyzed with independent coding. Codes and (sub)themes were discussed within the research team. RESULTS: Immediately after viewing, medical professionals felt 'shaken awake' and after several weeks, they maintained a heightened awareness of patient experiences in their daily practice. The VR movie was seen as a valuable teaching tool, despite the passive viewer role. The VR movie made them aware of three aspects of the doctor-patient relationship: a) paying attention, b) a person-centered approach, and c) building confidence. CONCLUSIONS: A VR movie helps medical professionals to 'see' and 'feel' what patients experience. The character in the VR movie is unable to respond to the fellow characters, underlining the passivity of patients. VR-glasses can be an easy way to encounter what others experience, although a blended learning approach, using passive patients' roles with VR-technology and active participation with role play methods, is recommended.
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.
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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».