Virtual Reality for Developing Patient-facing Communication Skills in a Medical Science Graduate Education Course: A Mixed-Methods Pre-Post Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Communication skills are essential for patient-centered clinical research, yet traditional teaching methods offer limited opportunities for trainees to strengthen this competency. This study evaluates the impact of virtual reality (VR) modules on enhancing communication skills among graduate research trainees in medical science. A mixed-methods pre-post design was used to triangulate quantitative and qualitative data. Pre- and post-course scores for readiness and knowledge (Winter: n = 11, Fall: n = 29) were analyzed using a paired sample t-test. Qualitative data were collected during a class debriefing. Our quantitative findings revealed significant improvements in post-course scores for both knowledge ( p < .001) and readiness for clinical integration ( p < .05) compared to pre-course scores. Qualitatively, students described the modules as realistic, immersive, and engaging. However, they faced challenges in distinguishing their roles as researchers versus clinicians and in addressing cultural nuances during informed consent. VR-based learning improved students’ confidence and preparedness for real-world clinical research. Findings suggest the need for comprehensive education on informed consent and a stronger focus on ethical communication and culturally safe research practices. The modules also encouraged deep self-reflection, prompting students to confront their biases and their impact on participant inclusion.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».