本文内容如下e-collection /主题问题:

评论(20) 医学教育评论(41) 模拟(72) 健康和医学领域的严肃游戏(487) 虚拟现实和虚拟世界(354) 医学教育中的虚拟现实与增强现实(45) 增强现实(包括谷歌玻璃)应用(69) 严肃教育游戏(108) 未来医疗保健专业人员的本科教育(19) 医学教育和培训游戏(68)

发表在在10卷第二名(2022): Apr-Jun

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/29594，首次出版．
本科医学教育中虚拟、增强和混合现实随机对照试验的结果、测量仪器及其有效性证据:系统映射回顾

本科医学教育中虚拟、增强和混合现实随机对照试验的结果、测量仪器及其有效性证据:系统映射回顾

本科医学教育中虚拟、增强和混合现实随机对照试验的结果、测量仪器及其有效性证据:系统映射回顾

本文作者:

Lorainne Tudor Car1、2 作者Orcid图片； 骨敏觉3. 作者Orcid图片； 安德鲁张志贤1 作者Orcid图片； Tatiana Erlikh Fox3、4 作者Orcid图片； Sunitha Vimalesvaran1 作者Orcid图片； 基督教Apfelbacher5、6 作者Orcid图片； 桑德拉·坎普7 作者Orcid图片； 尼尔斯·通知8 作者Orcid图片
文章 作者 引用的 Tweetations (5) 指标

    审查

    1李光前医学院，南洋理工大学，新加坡，新加坡

    2英国伦敦帝国理工学院公共卫生学院初级保健和公共卫生系

    3.南洋理工大学李光前医学院人口健康科学中心，新加坡，新加坡

    4荷兰阿姆斯特丹Onze Lieve Vrouwen Gasthuis内科

    5德国马格德堡市奥托·冯·格里克大学社会医学和卫生系统研究所

    6家庭医学和初级保健，李光前医学院，南洋理工大学，新加坡，新加坡

    7澳大利亚本特利科廷大学科廷医学院健康科学系

    8公共卫生和初级保健部，莱顿大学医学中心，莱顿，荷兰

    通讯作者:

    Lorainne Tudor Car，医学博士，硕士，博士

    李光前医学院

    南洋理工大学

    临床科学大楼

    曼德勒路11号

    新加坡,308232年

    新加坡

    电话:65 69041258

    电子邮件:lorainne.tudor.car@ntu.edu.sg


    背景:扩展现实，包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)，越来越多地应用于医学教育。评估这些新教育模式有效性的研究应使用具有效度证据的结果测量工具来测量相关结果。

    摘要目的:我们的目的是确定结果、测量仪器的选择，以及在关于VR、AR和MR在医学生教育中的有效性的随机对照试验(rct)中使用具有有效性证据的测量仪器。

    方法:我们进行了系统的测绘审查。我们检索了1990年1月至2020年4月的7个主要文献数据库，由2名审稿人筛选引用并从纳入的研究中独立提取数据。我们根据PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)指南报告我们的发现。

    结果:回收的126项RCT中，VR 115项(91.3%)，AR 11项(8.7%)。未发现MR在医学生教育中的RCT。在115项关于VR的研究中，64项(55.6%)是关于VR模拟器，30项(26.1%)是关于基于屏幕的VR, 9项(7.8%)是关于VR患者模拟，12项(10.4%)是关于VR严肃游戏。大多数研究仅报道了单一结果和干预后即时评估数据。在VR模拟器(97%)、VR患者模拟(100%)和AR(73%)的研究中，技能结果是最常见的结果。在基于屏幕的VR(80%)和VR严肃游戏(58%)的研究中，知识是最常见的结果。不太常见的结果包括参与者的态度、满意度、认知或精神负荷、学习效能、投入或自我效能信念、情绪状态、能力发展和患者结果。在大约一半的关于VR模拟器(55%)、VR患者模拟(56%)、VR严肃游戏(58%)和AR(55%)的研究中，以及四分之一的基于屏幕的VR研究(27%)中，至少发现了一种形式的有效性证据。大多数研究采用了非数字形式的评估方法，如基于纸张的书面练习或由考官观察表现的亲自评估(72%)。

    结论:关于医学教育中的VR和AR的随机对照试验报告的结果范围有限，主要是技能和知识。这些研究主要报告干预后的即时结果数据，并使用非数字格式的评估方法。未来的随机对照试验应包括更广泛的结果集，报告所使用测量工具的有效性证据，并探索使用数字化实施的评估。

    JMIR严肃游戏2022;10(2):e29594

    doi: 10.2196/29594

    关键字

    虚拟现实； 增强现实； 混合现实； 结果； 扩展的现实； 数字教育； 随机对照试验； 医学教育； 测量仪器


    背景

    扩展现实(ER)包含了现实-虚拟连续体中的沉浸式技术，如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)。急诊室技术的使用在医学教育中越来越普遍。这些技术在不同的医学专业提供了广泛的教育机会。VR是一种能够实时渲染完全由计算机生成的3D多媒体环境的技术。它通过沉浸式体验来支持第一人称主动学习体验，也就是说，将数字世界感知为真实的。VR可以与其他教育方法相结合，如虚拟病人或严肃游戏。VR患者模拟是一种交互式的计算机模拟真实的临床场景，用于医学教育。VR严肃游戏在计算机生成的3D环境中融入了不同难度、奖励或反馈等游戏概念。

    AR是一种通过计算机生成的虚拟图像信息来增强现实环境的技术。在增强现实技术中，虚拟物体被投射到现实环境中。MR是一种融合了VR和AR特性的混合技术。在MR中，虚拟物体成为现实世界的一部分。ER技术可以通过桌面计算机、移动设备和大屏幕显示，也可以投射到墙上。它们可以纯粹基于屏幕，也可以使用操纵杆、探针、手套、模拟器和其他形式的触觉设备。

    虚拟现实的有效性

    我们对虚拟现实在卫生专业教育中的有效性的系统回顾表明，与传统教育(即非数字教育)或其他类型的数字教育(如在线或离线数字教育)相比，虚拟现实可以改善干预后的知识和技能结果[1］．其他结果的数据有限。随机对照试验(rct)的系统综述仍然是证明干预措施有效性的金标准。然而，个体研究中报告的参与者、干预措施、比较干预措施和结果的异质性限制了系统综述结果的可信度，并排除了荟萃分析。同样，测量仪器和有效性证据类型的差异也会导致不可靠的结论[2］．数字教育成果的选择受到不同因素的影响，包括数字教育的类型、课程和研究领域[3.，4］．衡量数字教育成果的过程可以通过各种各样的测量工具来实现，包括多项选择题、结构化论文和结构化的直接观察，以及评分清单[5］．研究中使用的测量仪器需要有效度证据。效度被定义为"证据和理论支持对测验的拟议用途所涉及的测验分数的解释的程度" [6］．测量工具的有效性证据对于确保测量工具可靠地测量其所要测量的内容和支持评估数据的解释非常重要。然而，卫生专业教育文献中计量工具效度证据的报告仍不理想，继续医学教育研究的报告效度为34.6%，技术增强卫生专业模拟培训研究的报告效度为64% [7，8］．

    使用无效度证据的测量仪器严重破坏了研究结果的可信度[9］．ER在医学教育中的应用越来越多，该领域的研究应使用有效度证据的结果测量仪器评估不同的结果。我们的目的是通过绘制当前结果的选择、测量仪器，以及在本科生和注册前医学教育中使用ER的随机对照试验中有效度证据的测量仪器的流行情况来支持这一点。


    方法、定义和资格标准

    我们按照Cochrane金标准系统评价方法进行了系统评价，并根据报告系统评价的PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)质量标准进行了报告[10，11］．在这篇综述中，我们的目标是回答以下研究问题:

    1. 在关于VR、AR和MR在本科和注册前医学教育中的有效性的随机对照试验中，评估和报告了哪些结果(如知识、技能、态度和行为)?
    2. 在本科生和注册前医学教育中使用VR、AR和MR的随机对照试验中使用了什么类型的测量仪器?
    3. 在本科医学教育中使用VR、AR和MR的随机对照试验中，有多少比例报告了所使用测量仪器的有效性证据?这些证据是如何报告的?

    我们纳入了符合以下资格标准的研究:

    1. 相关的
    2. 在任何地理或教育环境中参与预注册或本科医学教育的学生的研究
    3. 评估任何类型的混合(即扩展和非数字、传统教育的结合)或完全ER技术的研究，包括VR、AR和MR
    4. 研究将VR与控制性干预进行比较，如基于课堂的学习、无干预以及其他类型的数字和混合教育

    我们定义了不同的ER技术文本框1．根据世界卫生组织(世卫组织)的定义，预注册或本科医学教育是"任何类型的初步学习，其结果是:(i)获得研究所在国有关政府机构或专业机构承认的资格，以及(ii)使其持有人能够初步进入医疗保健工作队伍" [12］．如果研究的重点是世卫组织定义的传统医学和补充医学(因为大多数医学院不包括这种教育)，并且使用的研究设计不是随机对照试验，那么这些研究将被排除在外[13］．

    虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)不同类型的描述和分类。

    医学教育中扩展现实模式的类型

    • 虚拟现实是一种允许用户实时探索和操作计算机生成的2D或3D多媒体感官环境的技术。14］．虚拟现实环境是计算机生成的真实或人工环境的表示，可以通过外部参与进行交互，允许通过沉浸式第一人称主动学习体验[15］．
    • 基于屏幕的VR干预是通过计算机屏幕或头戴式显示器(即VR头戴式显示器)提供的基于计算机的3D软件应用程序。医学教育中的这类VR主要包括器官的3D模型和VR世界。
    • 虚拟现实模拟器或心理运动技能培训师包括使用虚拟现实技术和物理探针或物体，帮助学习者与虚拟现实环境中的物体连接，并向学习者传达反馈或触觉。
    • 虚拟现实病人模拟是指在虚拟现实中对真实临床场景进行交互式计算机模拟，用于医学培训、教育或评估[16］．它们包括由计算机生成的2D或3D角色或化身所代表的虚拟患者。
    • VR严肃游戏或游戏化干预涉及游戏概念，如不同难度、奖励、反馈等，在计算机生成的VR环境中进行学习。
    • AR是一种通过计算机生成的虚拟图像信息(例如，智能虚拟增强眼镜)来增强或增强实时直接或间接真实世界环境的技术。计算机生成的信息覆盖在现实环境上。AR不同于VR，后者只向用户提供计算机生成的图像[17］．
    • MR是一种融合了VR和AR特性的混合技术[18］．在MR中，物理对象和虚拟或数字对象一起显示，并显示其特征虚拟世界对学习者来说，现实是融合的[19］．
    文本框1。虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)不同类型的描述和分类。

    电子搜索

    我们为MEDLINE (Ovid)、Embase (Elsevier)、Cochrane中央对照试验注册中心(Wiley)、PsycINFO (Ovid)、教育资源信息中心(Ovid)、CINAHL (EBSCO)和Web of Science Core Collection (Thomson Reuters)开发了一个全面的搜索策略。数据库搜索时间为1990年1月至2020年4月，没有语言限制。

    我们使用1990年作为我们搜索的开始年份，因为在1990年之前，计算机用于教育用途并不常见。我们使用的是MEDLINE策略多媒体附件1．在图书管理员(Yasmin Munro女士)的帮助下，这种方法被用于搜索其他数据库。为了确定未发表的研究，我们搜索了国际临床试验注册平台搜索门户和对照试验元注册。我们还对照纳入标准检查了相关系统综述和潜在合格研究的参考文献列表。

    使用EndNote X8软件(Clarivate)在不同数据库中编译搜索结果，并删除重复记录。总之，两对审稿人(BMK、AT、TEF和SV)独立筛选研究，提取数据并进行数据分析。如果有任何分歧，由两名审稿人讨论解决，如果需要，由第三名审稿人担任仲裁者。PRISMA流程图用于报告研究的选择和纳入[10］．

    数据提取

    纳入的每项研究的数据均由2名审稿人使用结构化数据记录表单独立提取和管理，其中包括有关研究特征的信息，如研究的参考文献、研究的国家、研究的世卫组织区域、测量仪器的名称、测量仪器的描述、报告的结果类型、测量仪器的评估类别[5]、测量仪器的评估方法、参与者类型、样本量、仪器的评分员、评分员的确定程序和对仪器评分员的培训[20.］．我们记录了文章中直接报道的所有与有效性证据来源和测量属性相关的信息[5，6］．我们还记录了间接记录的有效性证据;例如，通过参考针对特定测量仪器的验证研究。如果研究提出了一个以上的结果测量，也记录了第二个结果测量的相关细节。根据收到的反馈，对数据提取表单进行了试点和修改。我们联系了研究作者以获取进一步的数据以防信息缺失。

    数据分析与综合

    我们对数据进行了分析和综合:(1)我们确定了主要和次要结局测量仪器的类型;(2)我们根据结果类型(如知识、技能、态度、满意度或能力)对数据进行分类和映射;干预(例如，VR vs课堂学习，VR vs严肃游戏);医学学习年份(即第一年、第二年或最后一年)、测量工具类型(例如，书面练习[只有选择题的调查和其他类型的问题和论文的调查]vs由考官观察表现的亲自评估[例如，全球评分、结构化直接观察和客观结构化临床检查]);评估模式(即数字评估vs课堂评估);和学科(如腹腔镜手术、解剖学和内科);(3)我们确定了在本科医学教育中使用VR、AR和MR的随机对照试验的比例，使用与测量目标相关的有足够效度证据的测量仪器(有效性的证据)．这项研究的目的是全面记录结果和测量仪器，而不是综合有关干预措施效果的数据[6］．因此，我们没有对这些研究进行偏倚风险评估，因为它与本综述的目标无关。

    我们使用基于共识的健康测量仪器选择标准(COSMIN)测量属性分类法评估了引用验证研究中报告的测量仪器的有效性证据[21］．COSMIN分类概述了三个度量属性或有效性证据域:可靠性、有效性和响应性。可靠性域包括内部一致性、可靠性和测量误差等测量属性。领域效度包含内容效度(包括表面效度)、构念效度(包括结构效度、假设检验、跨文化效度和测量不变性)、判据效度等测量属性[21］．

    数字评估被定义为仅使用数字技术(即个人电脑、笔记本电脑、移动电话和平板电脑)进行的评估，包括在线调查、问卷调查、计算机评分或使用软件指标，如完成时间、错误数量、路径长度等。使用数字工具(如视频记录或微软PowerPoint演示文稿)来促进基于课堂的评估的评估，如书面练习或考官的亲自观察，不被归类为数字评估。

    伦理批准

    这一系统的测绘综述是对已发表研究的分析，因此不需要伦理批准。


    研究特点

    检索通过电子数据库确定了59,483份记录，其中纳入了126份(0.21%)rct。在126个rct中，115个(91.3%)评估了不同形式的VR，而11个(8.7%)专注于AR模拟(图1)．我们没有发现任何评估磁共振在医学生教育中的使用的研究。

    在收录的115篇针对医学生教育的虚拟现实训练的文章中，64篇(55.7%)专注于基于虚拟现实的心理运动技能训练[22-85]， 30人(26.1%)使用基于屏幕的虚拟现实[86-115]， 9(7.8%)的虚拟现实患者模拟[116-124]， 12人(10.4%)认为虚拟现实严肃游戏和游戏化[125-136］．纳入的研究中只有8.7%(11/126)集中于AR模拟[137-147]，也没有人关注医学学生教育中的MR培训。纳入的研究发表于1997年至2020年之间。大多数研究来自高收入国家，但8.7%(11/126)的研究是在低收入和中等收入国家进行的[35，36，72，75，105，114，126，127，132，134，139］．126项研究中，31项(24.6%)引用了所使用测量仪器的验证研究[23，25，27，30.-32，34-36，47，48，52，58，60，63-65，70，72，78，79，82，84，92，101，118-120，126，128，133) (多媒体附录2而且3.)．

    参与者包括医学院一至六年级的医学生(N=9010)。这些研究比较了VR和AR培训(独立干预或与传统的非数字学习混合)与传统的非数字学习或不同形式的VR和AR培训或其他形式的数字教育(如在线数字教育或离线数字教育)的使用。在64项关注VR模拟器对医学生教育效果的研究中，61项(95%)是在大学环境中进行的，而3项(5%)是在医院环境中进行的[37，72，74］．

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    图1。研究流程图。VR:虚拟现实。
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    虚拟现实模拟器

    在115项VR研究中，64项(55.6%)3132名医学生评估了VR模拟器在医学生教育中的效果[22-85］．这些研究包括一年级到六年级的医学院学生，发表于2001年至2020年之间。就研究主题或领域而言，53%(34/64)的研究集中于腹腔镜手术[22，24，27，31，35-38，40，41，45-48，50-52，54，56-66，69，78，81-83];16%(10/64)选择手术[25，28，53，55，67，68，71，74，76，77];8%(5/64)有关矫形外科[39，42，73，79，84];输尿管镜检查8% (5/64)[30.，33，34，80，85];眼科各占5% (3/64)[26，70，75]及静脉插管[29，32，72]及2%(1/64)的内窥镜检查[49]、结肠镜检查[23]、肩关节临床解剖[44]，以及共情沟通技巧[43］．

    对于结果，97%(62/64)的研究报告了参与者的干预后技能[22-43，45-53，55-85]， 8%(5/64)受访者认为知识[28，37，44，54，65]， 14%(9/64)受访者对干预的态度[31，32，44，48，54，65，66，71，75]， 3%(2/64)受访者的满意度[68，71]和6%(4/64)的认知负荷[25，27，39，63]（图2)．在62项报告参与者干预后技能的研究中，11项(18%)报告了技能结果的基线评分变化[25，50，56，58，68，73，76-78，80，851(2%)报告满意度结果评分较基线有变化[68］．关于技能保留，7.8%(5/64)的研究评估了干预后2-4周的技能保留[25，31，33，40，83］．其余的研究没有报告留存结果。

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    图2。基于虚拟现实(VR)和增强现实(AR)训练的报告结果类型。
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    在评估模式方面，46.8%(30/64)的研究采用了基于纸张的书面评估或由考官使用核对表进行的亲自评估(即非数字)[24，25，31-37，39，46，47，51-55，58，60，65，68，70-72，75，79-82，84];31%(20/64)使用数字评估，如基于软件的指标(例如，花在训练上的时间、错误数量、总路径长度、运动分析或检查表)[22，23，26，29，40-42，45，49，50，56，57，59，61，62，64，69，73，78，85];11%(7/64)采用基于软件的数字评估、基于纸张的书面评估或督导考官亲自评估的组合[27，38，43，44，48，63，66]而2%(1/64)的学生既使用书面评估，也使用核对表进行亲自评估[37］．在10.1%(7/64)的研究中，评估模式未指明[28，30.，67，74，76，77，83］．

    在效度证据方面，54.6%(35/64)的研究报告了主要用于技能评估的测量工具的单一效度证据形式(主要是内部一致性或信度)[22，23，25，27，30.-37，39，40，47，48，51-55，58，60，63-66，68，70，72，78-80，82，84) (多媒体附录2而且3.)．其余研究未提供用于测量结果的评估工具有效性的任何信息。在64项研究中，23项(36%)引用了相关的测量仪器验证研究，主要用于技能评估(主要是内部一致性或可靠性)，主要用于技能评估的测量仪器[23，25，27，30.-32，34-36，47，48，52，58，60，63-65，70，72，78，79，82，84］．在测量属性方面，这些研究主要报告了内部一致性和信度，其次是结构效度和假设检验。

    基于屏幕的虚拟现实

    在115项VR研究中，有30项(26.1%)涉及2409名医学生的研究评估了基于屏幕的或非技术训练对医学生的影响[86-115］．这些研究包括了1997年至2020年期间发表的一至六年级医学院学生。就研究主题或领域而言，37%(11/30)的研究集中于解剖学[87，91，95-98，One hundred.，102，104，106，114];17%(5/30)选眼科学[93，109，112，113，115];17%(5/30)接受手术[88，90，92，101，105];6%(2/30)对病人进行检查[99，108]和各一项关于手术室介绍的研究(3%，1/30)[107]、脊椎生物力学[89]，组织学[111]，创伤[94]、创伤性头部损伤[86]、放射学[103]，以及遗传学[110］．

    对于结果，80%(24/30)的研究报告了参与者干预后的知识[89，91，93-107，109-115]， 17%(5/30)为技能[88，92，99，101，107]， 40%(12/30)受访者对话题和干预的态度[86，87，90，91，95，97，102-104，107，108，115]， 47%(14/30)受访者的满意度[87，89，91-93，97，98，One hundred.，102，105，109，112-114]及3%(1/30)学生的学习投入[89) (图2)．在24项评估知识的研究中，5项(2%)也报告了基线评分的变化[101，104，105，113，114］．同样，20%(1/5)的评估技能的研究[101]， 17%(2/12)的研究评估对干预的态度[90，104]，以及21%(3/14)的满意度评估研究[105，113，114]也报告了与基线相比的分数变化。关于保留率，只有一项研究评估了干预后12个月的保留率[112］．其余研究未报告随访阶段的结果。

    大多数研究(21/ 30,70%)采用基于纸张的书面评估[86，87，89-91，93，95，97，98，One hundred.，102-104，108-115］．其他评估形式包括由审查员亲自评估[88]、以问卷和评分形式进行的数字评估[94，105，106]，并以书面及面对面方式进行评估[92，99，101，107]，以及以纸张为基础的书面评估，并以PowerPoint演示文稿的形式提出问题[96］．

    在这30项研究中，8项(27%)报告了主要用于评估技能的测量工具至少一种形式的效度证据(主要是信度)[88，91，92，98，99，101，107，108］．在这8项研究中，2项(25%)参考了测量仪器验证研究，均侧重于技能评估和报告其可靠性[92，101］．

    VR病人模拟

    在115项VR研究中，9项(7.8%)782名医学生评估了基于VR的患者模拟在医学生教育模拟中的效果[116-124］．在这9项研究中，4项(44%)侧重于沟通技巧[117-119，124];2(22%)儿科生命支持[121，122];临床推理各1个(11%)[123]、内科[116]，以及自杀风险评估[120) (图2)．

    对于结果，11%(1/9)的研究报告了参与者干预后的知识[122]， 100%(9/9)技能[116-124]， 33%(3/9)学生的满意度[119，120，123]， 22%(2/9)的患者相关结果(如患者满意度)[119，120]， 11%(1/9)受访者对干预的态度[124]，订婚[123]、情绪变化或情绪状态[124]，以及移情行为[117］．没有一项研究报告了基线评分或留存数据的变化。

    在评估模式方面，大多数研究采用由考官亲自评估的方式[116-120，123，124]或书面评核[119，120，122，123］．在这9项研究中，有2项(22%)采用了由考官亲自进行的书面和书面评估[119，120];1(11%)同时使用由虚拟患者组成的数字评估和由考官进行的评分和亲自评估[116];最后，1名(11%)学生采用了调查形式的数字评估、考官的亲自评估和基于纸张的书面评估的综合评估[123］．

    在这9项研究中，5项(56%)报告了用于评估技能的测量工具至少一种形式的效度证据(主要是内部一致性和可靠性)[116-120) (多媒体附录2而且3.)．在这5项研究中，3项(60%)参考了测量仪器验证研究:67%(2/3)侧重于患者满意度评估[119，120]以及33%(1/3)的技能[118］．参考验证研究中提到的测量属性是内部一致性和信度，其次是内部效度。

    VR严肃游戏和游戏化

    在115项研究中，12项(10.4%)(743名医学生)评估了VR严肃游戏和游戏化对医学生教育的影响[125-136］．这些研究包括了第一年到第五年的参与者，并在2008年到2020年之间发表。在研究主题或领域方面，25%(3/12)的研究集中于外科[126，129，136]及急性内科各8% (1/12)[131]、高级生命维持系统[132]、基本生命维持系统[127]、敬业度和自我效能信念[128]、老年医学[130]、腹腔镜[135]、小儿科[133]、初级护理[134]，以及泌尿科[125］．

    对于结果，58%(7/12)的研究报告了参与者干预后的知识[125，127，129，130，132-134]， 58%(7/12)在技能方面[126，127，129，131，132，135，136， 17%(2/12)受访者对干预和结果的态度[125，132]， 17%(2/12)受访者表示满意[133，134]， 8%(1/12)的人认为自己胜任[130参与感和自我效能感的比例为8% (1/12)[128]（图2)．在评估参与者技能的7项研究中，1项(14%)也报告了与基线相比的评分变化[126］．总体而言，25%(3/12)的研究评估了留存率[126，133，134］．在这3项研究中，评估知识结果的2项(67%)也评估了干预后4至6周的记忆保留[133，1341(33%)评估技能结果，也评估干预后3周的保留率[126］．

    对于评估方法，大部分纳入的研究采用基于纸张的书面评估[125，130]、督导临床医生亲自评估[126，131，135，136]，或两种评估方法[127，129，132］．在12项研究中，1项(8%)除采用纸质书面评估外，还采用问卷形式的数字评估[134]， 1(8%)只采用问卷形式的数字评估[133]，而第1项(8%)的评税方式并未提及[128］．

    在12项研究中，7项(58%)报告了主要用于评估知识的测量工具至少一种形式的效度证据(主要是内部一致性和信度)[125，126，128-130，133，134) (多媒体附录2而且3.)．在这7种测量工具中，4种(57%)关注知识，2种(29%)关注技能，2种(29%)关注满意度，1种(14%)关注认知负荷和自我效能信念。7项研究中，3项(43%)引用了测量仪器验证研究[126，128，133］．报告的测量属性包括内部一致性(用于技能、敬业度和满意度测量仪器)、可靠性(用于技能和敬业度测量仪器)、结构有效性(用于技能和满意度测量仪器)和假设(用于技能测量仪器)。

    基于“增大化现实”技术的干预措施

    在126项研究中，11项(8.7%)448名医学生使用AR干预来评估结果[137-147］．这些研究包括一年级到四年级的医学院学生，发表于2013年至2020年之间。这些研究涵盖了不同的主题，包括关节置换术[142]、小关节突关节注射[143]，插针[147]、普通内科[144]、法医学[137]、眼科学[140]、手术[141，145]、腹腔镜[146]，解剖学[138，139］．

    报告的结果包括参与者干预后的知识[137-139，144]、技能[138，140-143，145-147]、对学习经验或干预的态度[137，140-142，144]、满意[138，146]，情绪状态，[137，144]和认知负荷[139) (图2)．大多数研究采用基于纸张的书面评估[137-139，144]或由主考人亲自评核[143，147]或两种方法[140，142，146］．在11项研究中，1项(9%)同时使用了数字和纸质书面评估[141]及1所学校(9%)采用基于软件的指标形式进行数字评估[145］．在评估技能结果的8项研究中，2项(25%)也报告了基线评分的变化[138，145］．同样，在评估知识和满意度的6项研究中，1项(17%)也报告了基线评分的变化[138］．在记忆方面，只有25%(1/4)的评估知识的研究也报告了干预后2周的记忆保留[144］．

    在11项研究中，6项(55%)报告了使用的各种测量仪器至少一种形式的效度证据(主要是内部一致性)[137-140，144，145］．这些测量工具用于评估18%(2/11)的研究中的知识，18%(2/11)的态度和18%(2/11)的情绪状态，而在9%(1/11)的研究中，技能、认知负荷和视觉空间评估各被评估。没有一项研究为用于测量结果的仪器的验证提供参考。

    先生的干预措施

    没有一项纳入的研究评估了MR干预在医学生教育中的有效性。


    主要研究结果

    在这篇综述中，我们评估并绘制了结果、测量仪器的选择，以及在本科生医学教育中使用ER技术的随机对照试验中有效度证据的测量仪器的流行情况。在纳入的126篇研究中，我们发现115篇(91.3%)关于不同形式的VR, 11篇(8.7%)关于AR模拟，没有一篇关于医学学生教育中的MR的rct。纳入的研究通常只报告单一结果和干预后即时评估。在不同类型的VR和AR模拟中，报告的结果类型各不相同。参与者的技能是VR模拟器、VR患者模拟和AR研究中最常见的测量结果。参与者的知识是基于屏幕的VR和VR严肃游戏研究中最常见的测量结果。其他更常报告的主要结果是参与者对干预或主题的态度以及对干预的满意度。超过一半的关于VR模拟器、VR患者模拟、VR严肃游戏和AR的研究，以及只有四分之一的基于屏幕的VR研究报告了至少一种形式的有效性证据。所使用的测量仪器最常见的效度证据是内部一致性和可靠性。大多数研究使用非数字评估方法，如基于纸张的书面评估或由考官亲自评估。

    与已有文献比较

    在针对医学生ER教育的随机对照试验中，结果和评估的选择缺乏标准化。研究结果与已发表的关于对注册前和注册后卫生专业人员进行数字教育的有效性的评论一致[1，131，148］．

    我们的综述显示了在医学教育中的ER试验中使用的多种结果和测量工具。在关于不同数字卫生专业教育模式的随机对照试验中，报告的结果有限、干预后立即数据和使用缺乏有效性证据的测量工具是常见的。然而，在设计试验时，选择适当的结果以及稳健的测量工具来评估这些结果是至关重要的。同样重要的是，所选择的结果与能够影响政策和实践的关键利益攸关方相关。可通过制定和使用商定的成果和衡量工具的标准化集合来实现这一目标[21］．

    优势与局限

    在我们的综述中，我们使用了不受语言限制的7个主要文献数据库和灰色文献来源的综合搜索策略来确定相关研究。我们涵盖了从1990年开始的检索期，包括所有可用的关于医学学生教育中基于VR、AR和mr的培训的随机对照试验。我们并行和独立地进行筛选和数据提取，以确保研究结果的可靠性。

    我们的研究也存在一些局限性。我们对所使用的测量仪器的结果和有效性证据进行了描述性分析和映射。由于纳入研究的信息有限，对所使用的有效性证据类型进行更深入的分析是不可行的。我们的目标是通过搜索并包括纳入的研究中引用的验证研究的有效性证据的额外信息来补充这一点。然而，这些参考验证研究中提供的信息也常常是有限的。我们承认，所提到的一些测量仪器可能具有未在纳入的RCT论文中报道的效度证据，或没有引用效度研究。此外，纳入的随机对照试验和验证研究中有效性证据的报告可能是不完整的，不能反映特定测量仪器的所有有效性证据。最后，为了确定纳入试验中使用的测量仪器的有效性证据，我们使用了COSMIN，一种已建立的测量属性分类法。虽然COSMIN最初是为健康结果测量工具开发的，但它也适用于其他类型的结果。然而，还有其他主要为教育开发的有效性框架，可能更适合于未来医学教育结果的分析[9，149］．

    未来的建议

    未来的研究应旨在包括更广泛的结果集，报告基线变化评分，并评估学习保留。他们还应致力于使用有效度证据的测量仪器。我们列出了在所包括的试验中使用的药物多媒体．大部分有效度证据的测量工具被用于评估参与者的技能。有必要更多地使用或调整有效度证据的现有测量工具，并可能开发评估其他相关结果(如态度和满意度)的新工具。此外，数字技术提供了多样化和可能更有效的评估方法，应在这一领域更广泛地探索和应用。鉴于COVID-19大流行导致远程教学的普遍和突然转变，这一点尤其重要。

    结论

    关于在本科医学教育中使用VR和AR的研究通常报告的结果有限，主要是知识和技能，通常是干预后的即时评估数据。对技能以外的结果使用具有有效性证据的测量工具是有限的，使用数字形式的评估也是有限的。未来的研究应报告更广泛的结果集、基线变化评分和保留率数据，并使用有效度证据的测量工具。

    致谢

    作者在此感谢新加坡南洋理工大学的资助。作者也感谢Yasmin Munro女士对我们搜索策略的帮助。

    作者的贡献

    LTC提出了审查的想法。BMK、AT和TEF对研究进行筛选。BMK、AT、TEF和SV从符合条件的研究中提取并分析数据。BMK和LTC撰写了综述，LTC提供了方法学指导。SK、CA、NC对论文进行了批判性修改。

    利益冲突

    没有宣布。

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    多媒体附件1

    MEDLINE(奥维德)搜索策略。

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    多媒体附件2

    纳入研究的特征。

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    多媒体

    纳入研究中报告的结果和有效测量仪器的类型和数量。

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    ‎
    基于“增大化现实”技术:增强现实
    COSMIN:基于共识的卫生测量仪器选择标准
    呃:扩展的现实
    先生:混合现实
    棱镜:系统评价和元分析的首选报告项目
    个随机对照试验:随机对照试验
    虚拟现实:虚拟现实
    人:世界卫生组织

    N Zary编辑;提交13.04.21;R Lundin, S Gallagher同行评议;对作者13.09.21的评论;修订本于20.09.21收到;接受15.12.21;发表13.04.22

    版权

    ©Lorainne Tudor Car, bone Myint Kyaw, Andrew Teo, Tatiana Erlikh Fox, Sunitha Vimalesvaran, Christian Apfelbacher, Sandra Kemp, Niels Chavannes。最初发表于JMIR Serious Games (https://games.www.mybigtv.com)， 13.04.2022。

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在JMIR Serious Games上的作品。必须包括完整的书目信息，https://games.www.mybigtv.com上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
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