Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một phương pháp toàn diện để thiết kế và đánh giá các mô phỏng thực tế hỗn hợp
Tóm tắt
Tài liệu khoa học nhấn mạnh cách mà các mô phỏng thực tế hỗn hợp (MR) mang lại nhiều lợi ích trong giáo dục y tế. Đào tạo dựa trên mô phỏng, được gia tăng bởi MR, mang đến một trải nghiệm học tập thú vị và sâu sắc, giúp các chuyên gia y tế sẽ tiếp thu kiến thức và kỹ năng mà không làm tăng rủi ro không cần thiết cho bệnh nhân. Mức độ gắn kết cao, thông tin dồi dào và sự không quen thuộc với các yếu tố ảo có thể khiến sinh viên đối mặt với quá tải nhận thức và căng thẳng cấp tính. Việc triển khai các chiến lược thiết kế mô phỏng hiệu quả có thể bảo vệ sự an toàn tâm lý của người học và nghiên cứu tác động và hiệu ứng của các mô phỏng là hai thách thức mở cần phải giải quyết. Trong bối cảnh này, nghiên cứu hiện tại đề xuất một phương pháp để thiết kế một mô phỏng y tế và đánh giá hiệu quả của nó, với mục tiêu cuối cùng là đạt được các kết quả học tập mà không làm tổn hại đến sự an toàn tâm lý của sinh viên. Phương pháp được áp dụng trong thiết kế và phát triển một ứng dụng MR để mô phỏng quy trình chọc dịch tủy sống với mục đích chẩn đoán cho người lớn. Ứng dụng MR đã được thử nghiệm với sự tham gia của hai mươi sinh viên năm thứ 6 chuyên ngành Y và Phẫu thuật của Đại học Politecnica delle Marche. Nhiều kỹ thuật đo lường như tự báo cáo, chỉ số sinh lý và đánh giá của người quan sát về hiệu suất, trạng thái nhận thức và cảm xúc của người học đã được thực hiện để nâng cao tính chặt chẽ của nghiên cứu. Ngoài ra, một phân tích trải nghiệm người dùng đã được hoàn thành để phân biệt giữa hai thiết bị khác nhau: Vox Gear Plus® và Microsoft Hololens®. Để so sánh kết quả với một chuẩn mực, sinh viên cũng đã thực hiện mô phỏng mà không sử dụng ứng dụng MR. Việc sử dụng MR đã dẫn đến sự gia tăng căng thẳng được đo bằng các tham số sinh lý mà không làm tăng cao cảm nhận về khối lượng công việc. Điều này đáp ứng được mục tiêu tăng cường tính thực tế của mô phỏng mà không tạo ra quá tải nhận thức, điều này thúc đẩy việc học tập hiệu quả. Trải nghiệm người dùng (UX) đã tìm thấy nhiều lợi ích hơn về sự tham gia, sự sâu sắc và tính thực tế; tuy nhiên, điều này đã nhấn mạnh những hạn chế công nghệ của các thiết bị như sự cản trở, mất độ sâu (Vox Gear Plus) và góc nhìn hẹp (Microsoft Hololens).
Từ khóa
#Mixed Reality #mô phỏng y tế #tâm lý học #an toàn tâm lý #trải nghiệm người dùng #chọc dịch tủy sốngTài liệu tham khảo
Adrario E, Messi D, Diambrini G (2017a) Attivita’ Formativa Professionalizzante AFP, Prima parte: La normativa e le novità previste. Lettere Della Facoltà Bollettino Della Facoltà Di Medicina e Chirurgia dell’UNIVPM 2:5–6
Adrario E, Messi D, Diambrini G (2017b) Attività Formativa Professionalizzante Seconda Parte - Attività formativa professionalizzante integrata. Lettere Della Facoltà Bollettino Della Facoltà Di Medicina e Chirurgia dell’UNIVPM 3:4–5
Atalay KD, Can GF, Erdem SR, Muderrisoglu IH (2016) Assessment of mental workload and academic motivation in medical students. J Pak Med Assoc 66(5):574
Bacca J, Fabregat R, Baldiris S, Graf S, Kinshuk, (2014) Augmented reality trends in education: a systematic review of research and applications. Edu Technol Soc 17:133–149
Bertolotto A, Malentacchi M, Capobianco M, di Sapio A, Malucchi S, Motuzova Y, Pulizzi A, Berchialla P, Sperli F (2016) The use of the 25 Sprotte needle markedly reduces post-dural puncture headache in routine neurological practice. Cephalalgia 36(2):131–138
Bosse HM, Mohr J, Buss B, Krautter M, Weyrich P, Herzog W, Jünger J, Nikende C (2015) The benefit of repetitive skills training and frequency of expert feedback in the early acquisition of procedural skills. BMC Med Edu. https://doi.org/10.1186/s12909-015-0286-5
Brunzini A, Papetti A, Serrani EB, Scafà M, Germani M (2020) How to improve medical simulation training: a new methodology based on ergonomic evaluation. In: Karwowski W, Ahram T, Nazir S (eds) Advances in human factors in training, education, and learning sciences. AHFE 2019. Advances in intelligent systems and computing, vol 963. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-20135-7_14
Brunzini A et al (2021) Cognitive load and stress assessment of medical high-fidelity simulations for emergency management. In: Cassenti D, Scataglini S, Rajulu S, Wright J (eds) Advances in simulation and digital human modeling. AHFE 2020. Advances in intelligent systems and computing, vol 1206. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51064-0_44
Campisi CA, Li EH, Jimenez DE, Milanaik RL (2020) Augmented reality in medical education and training: from physicians to patients. In: Geroimenko V (ed) Augmented reality in education. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-42156-4_7
Chaballout B, Molloy M, Vaughn J, Brisson Iii R, Shaw R (2016) Feasibility of augmented reality in clinical simulations: using google glass with manikins. JMIR Med Edu 2(1):e2. https://doi.org/10.2196/mededu.5159
Cheng KH, Tsai CC (2013) Affordances of augmented reality in science learning: suggestions for future research. J Sci Edu Technol 22:449–462. https://doi.org/10.1007/s10956-012-9405-9
Coles TR, John NW, Gould DA (2011) Integrating haptics with augmented reality in a femoral palpation and needle insertion training simulation. In IEEE Trans Haptics 4:199–209
Cook DA, Hamstra SJ, Brydges R, Zendejas B, Szostek JH, Wang AT, Erwin PJ, Hatala R (2013) Comparative effectiveness of instructional design features in simulation-based education: systematic review and meta-analysis. Med Teach 35(1):e867–e898. https://doi.org/10.3109/0142159X.2012.714886
Curtis MT, DiazGranados D, Feldman M (2012) Judicious use of simulation technology in continuing medical education. J Contin Edu Heal Prof 32:255–260
Dias RD, Ngo-Howard MC, Boskovski MT, Zenati MA, Yule SJ (2018) Systematic review of measurement tools to assess surgeons’ intraoperative cognitive workload. Br J Surg 105:491–501
François C, Hoyoux T, Langohr T, Wertz J, Verly JG (2016) Tests of a new drowsiness characterization and monitoring system based on ocular parameters. Int J Environ Res Public Health 13(2):174. https://doi.org/10.3390/ijerph13020174
Fraser K, Ma I, Teteris E, Baxter H, Wright B, McLaughlin K (2012) Emotion, cognitive load and learning outcomes during simulation training. Med Educ 46:1055–1062
Garzón J, Pavón J, Baldiris S (2017) Augmented reality applications for education: five directions for future research. Lect Notes Comput Sci 10324:402–414. https://doi.org/10.1007/978-3-319-60922-5_31
Garzón J, Pavón J, Baldiris S (2019) Systematic review and meta-analysis of augmented reality in educational settings. Virtual Real 23:447–459. https://doi.org/10.1007/s10055-019-00379-9
Gattullo M, Dammacco L, Ruospo F, Evangelista A, Fiorentino M, Schmitt J, Uva AE (2020) Design preferences on industrial augmented reality: a survey with potential technical writers. Adjunct Proceedings of the 2020 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, ISMAR-Adjunct 2020 9288426, 172–177
George A, Blaauw D, Green-Thompson L et al (2019) Comparison of video demonstrations and bedside tutorials for teaching paediatric clinical skills to large groups of medical students in resource-constrained settings. Int J Edu Technol High Educ 16:34. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0164-z
Gerup J, Soerensen CB, Dieckmann P (2020) Augmented reality and mixed reality for healthcare education beyond surgery: an integrative review. Int J Med Edu 11:1–18. https://doi.org/10.5116/ijme.5e01.eb1a
Goldberg MB, Mazzei M, Maher Z, Fish JH, Milner R, Yu D, Goldberg AJ (2018) Optimizing performance through stress training - An educational strategy for surgical residents. Am J Surg 216:618–623
Gutierrez-Puerto E, Vega-Medina L, Tibamoso G, Uribe-Quevedo A, Perez-Gutierrez B (2015) Augmented reality central venous access training simulator In: HCI international 2015 - posters’ extended abstracts. Commun Comput Inform Sci 528:174–179. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21380-4_31
Hart S, Staveland L (1988) Development of NASA-TLX (Task Load Index): results of empirical and theoretical research. Adv Psychol 52:139–183
Herron J (2016) Augmented reality in medical education and training. J Electron Resour Med Libr 13:51–55
Hong M, Rozenblit JW, Hamilton AJ (2021) Simulation-based surgical training systems in laparoscopic surgery: a current review. Virtual Real 25:491–510. https://doi.org/10.1007/s10055-020-00469-z
Kobayashi L, Zhang XC, Collins SA, Karim N, Merck DL (2018) Exploratory application of augmented reality/mixed reality devices for acute care procedure training. West J Emerg Med 19(1):158–164. https://doi.org/10.5811/westjem.2017.10.35026
Kotranza A, Scott Lind D, Lok B (2012) Real-time evaluation and visualization of learner performance in a mixed-reality environment for clinical breast examination. IEEE Trans Visual Comput Gr 18:1101–1114
Lesage F, Berjot S, Deschamps F (2012) Clinical stress assessment using a visual analogue scale. Occup Med 62:600–605
Liang CJ, Start C, Boley H, Kamat VR, Menassa CC, Aebersold M (2020) Enhancing stroke assessment simulation experience in clinical training using augmented reality. Virtual Real. https://doi.org/10.1007/s10055-020-00475-1
Linde AS, Geoffrey TM (2019) Applications of future technologies to detect skill decay and improve procedural performance. Mil Med 184:72–77
Magee D, Zhu Y, Ratnalingam R (2007) An augmented reality simulator for ultrasound guided needle placement training. Med Biol Eng Compu 45:957–967
Mendes HCM, Costa CIAB, da Silva NA, Leite FP, Esteves A, Lopes DS (2020) PIÑATA: pinpoint insertion of intravenous needles via augmented reality training assistance. Comput Med Imag Graph 82:101731. https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2020.101731
Munzer BW, Khan MM, Shipman B, Mahajan P (2019) Augmented reality in emergency medicine: a scoping review. J Med Internet Res 21(4):e12368. https://doi.org/10.2196/12368
Naismith LM, Cavalcanti RB (2015) Validity of cognitive load measures in simulation-based training: a systematic review. Acad Med 90:S24–S35
Onda EL (2012) Situated cognition: its relationship to simulation in nursing education. Clin Simul Nurs 8(7):e273–e280. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2010.11.004
Paul G, Scataglini S (2019) Open-source software to create a kinematic model in digital human modeling. DHM and Posturography, Academic Press, pp 201–213. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-816713-7.00017-9
Pheasant S (1999) Body space: anthropometry, ergonomics and the design of work. Taylor & Francis, UK
Rochlen LR, Levine R, Tait AR (2017) First-person point-of-view-augmented reality for central line insertion training: a usability and feasibility study. Simul Healthc 12:57–62
Rodziewicz TL, Houseman B, Hipskind JE (2021) Medical error reduction and prevention. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing
Roh YS, Jang KI, Issenberg SB (2021) Nursing students’ perceptions of simulation design features and learning outcomes: the mediating effect of psychological safety. Collegian 28(2):184–189. https://doi.org/10.1016/j.colegn.2020.06.007
Salar R, Arici F, Caliklar S, Yilmaz RM (2020) A model for augmented reality immersion experiences of university students studying in science education. J Sci Educ Technol 29:257–271. https://doi.org/10.1007/s10956-019-09810-x
Sarfati L, Ranchon F, Vantard N, Schwiertz V, Larbre V, Parat S, Faudel A, Rioufol C (2019) Human-simulation-based learning to prevent medication error: a systematic review. J Eval Clin Pract 25(1):11–20. https://doi.org/10.1111/jep.12883
Scafà M, Serrani EB, Papetti A, Brunzini A, Germani M (2020) Assessment of students’ cognitive conditions in medical simulation training: a review study. In: Cassenti D (ed) Advances in human factors and simulation AHFE 2019 advances in intelligent systems and computing. Springer, Cham
Sherstyuk A, Vincent D, Berg B, Treskunov A (2011) Mixed reality manikins for medical education. In: Furht B (ed) Handbook of augmented reality. Springer, New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-0064-6_23
Spielberger CD, Gorsuch RL (1983) State-trait anxiety inventory for adults : sampler set: manual, test, scoring key. Mind Garden, Redwood City, Calif.
Stawarczyk D, François C, Wertz J, D’Argembeau A (2020) Drowsiness or mind-wandering? Fluctuations in ocular parameters during attentional lapses. Biol Psychol 156:107950. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2020.107950
Sugarindra M, Suryoputro MR, Permana AI (2017) Mental workload measurement in operator control room using NASA-TLX. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 277
Tai Y, Wei L, Zhou H (2019) Augmented-reality-driven medical simulation platform for percutaneous nephrolithotomy with cybersecurity awareness. Int J Distrib Sens Netw. https://doi.org/10.1177/1550147719840173
Wang S, Parsons M, Stone-McLean J, Rogers P, Boyd S, Hoover K, Meruvia-Pastor O, Gong M, Smith A (2017) Augmented reality as a telemedicine platform for remote procedural training. Sensors 17(10):2294. https://doi.org/10.3390/s17102294
WHO World Health Organization Data and Statistics (2017) Regional Office for Europe. http://www.euro.who.int/en/health-topics/Health-systems/patient-safety/data-and-statistics.
Wu HK, Lee WY, Chang HY, Liang JC (2013) Current status, opportunities and challenges of augmented reality in education. Comput Educ 62:41–49
Zhu E, Hadadgar A, Masiello I, Zary N (2014) Augmented reality in healthcare education: an integrative review. PeerJ 2:e469. https://doi.org/10.7717/peerj.469