原始论文gydF4y2Ba
摘要gydF4y2Ba
背景:gydF4y2Ba增强现实(AR)是一种交互技术，它利用有说服力的数字数据和现实环境来扩展用户的现实，其中的对象是由各种计算机应用程序生成的。它构成了医疗、教育和培训方面的一个新进步。gydF4y2Ba
摘要目的:gydF4y2Ba这项工作的目的是评估与其他教育方法相比，AR在技能、知识、信心、表现时间和满意度方面对医学生的培训效果如何。gydF4y2Ba
方法:gydF4y2Ba我们使用Cochrane方法对AR在医学培训中的有效性进行了荟萃分析。通过使用Cochrane图书馆、Web of Science、PubMed和Embase数据库进行了基于网络的文献搜索，以查找截至2021年4月记录AR在医学培训中的影响的研究。采用Cochrane偏倚风险评价标准对所选研究的质量进行评估。gydF4y2Ba
结果:gydF4y2Ba荟萃分析共纳入13项研究，共654名参与者。研究结果表明，在训练中使用增强现实可以提高参与者的表现时间(gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba＝gydF4y2Ba99.9%;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)，信心(gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba＝gydF4y2Ba97.7%;gydF4y2BaP =gydF4y2Ba.02)，以及满意度(gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba＝gydF4y2Ba99.8%;gydF4y2BaP =gydF4y2Ba.006)比在控制条件下发生的更多。此外，AR对参与者的知识没有任何影响(gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba= 99.4%;gydF4y2BaP =gydF4y2Ba.90)和技能(gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba＝gydF4y2Ba97.5%;gydF4y2BaP =gydF4y2Ba10)。元回归图显示，多年来讨论AR的文章数量有所增加，用于元分析的研究不存在发表偏倚。gydF4y2Ba
结论:gydF4y2Ba这项工作的结果表明，增强现实可以有效地提高医疗培训的表现时间、满意度和信心，但在知识和技能等领域并不是很有效。因此，应该在医疗培训和教育领域实施更多的AR技术。然而，为了证实这些发现，还需要更多参与者进行更细致的研究。gydF4y2Ba
doi: 10.2196/32715gydF4y2Ba
关键字gydF4y2Ba
简介gydF4y2Ba
增强现实(AR)是一种交互式技术，它使用有说服力的数字数据和现实环境来扩展用户的现实，其中的物体是由各种计算机应用程序生成的[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．它的使用已成为医学界广泛争论的话题，并为新类型的研究提供了肥沃的土壤[gydF4y2Ba］．因此，卫生保健部门和政策制定者立即能够意识到应用增强现实技术的好处，教育和培训是增强现实在医疗环境中的显著应用[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．然而，由于AR技术使学习者能够在3D表示中进行交互和可视化，医疗专业人员必须拥有大量的技术知识，才能在实践中有效地适应AR [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．增强现实技术除了为医疗专业人员带来巨大的好处外，还成为了患者教育和培训的有用指南，使医生能够为患者阐明不同的手术程序和某些药物的功能，并以更直观的方式解释新的治疗方法[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．此外，增强现实可以显著改善患者的体验，提高对复杂问题的认识，这些好处有助于并导致更好的健康结果[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
AR在医疗环境中有很多应用。Kamphuis等[gydF4y2Ba，例如，报告称AR在解剖工程领域、各种技术以及生理训练方面的应用已经达到成熟水平。此外，增强现实技术也给外科手术培训带来了革命性的变化。尽管将虚拟现实(VR)和增强现实(AR)培训整合到医学院和住院医生计划中，需要进行原型测试和全新的教学方法，但增强现实技术有可能彻底改变医学和科学培训。gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．医疗培训中AR创新的早期采用者已经注意到几个好处，包括能够模拟现实生活场景，而不冒现实世界后果的风险。尽管取得了这些进展，但仍缺乏关于增强现实在医学培训和教育中的有效性和实用性的已发表的实验和观察工作[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
在他们的工作中，Eckert等人[gydF4y2Ba]提供了2012年至2017年AR应用在医疗保健领域的发展概况。根据他们的发现，尽管越来越多关于AR在医学上的出版物，但还没有关于AR有效性的重大临床试验。然而，与显示相关的领域往往比其他增强现实干预得到更多的研究关注。gydF4y2Ba
文献显示，AR在医学培训中的有效性存在一些差异。迄今为止，大多数关于VR和虚拟患者在医学教育中的效率的元分析研究都是由Chen等人进行的[gydF4y2Ba]和Kononowicz等人[gydF4y2Ba］．他们的研究启发了这项研究，有一些主题重叠，但他们以不同的方式展示了他们的发现。然而，据我们所知，除了Williams等人的两项研究外，还没有进行meta分析来评估医疗培训中的AR。gydF4y2Ba]及Barsom等人[gydF4y2Ba]，该研究进行了系统综述，没有进行荟萃分析。因此，填补这一空白代表着对文献的重大补充。本研究的主要目标是对AR在5个学习和培训领域的功效进行荟萃分析。这些包括参与者的技能(例如，说明某个过程的能力)、知识(例如，理解某个概念的能力)、信心(例如，自信地学习某些内容的能力)、表现时间(例如，花在某个任务上的时间)和满意度(例如，对某个AR干预的学习实现水平)。这项工作的发现对政策制定者、患者、医学生和专业人员以及使用AR技术促进医疗领域的学习和培训机制具有许多意义。本元分析旨在解决以下研究问题(RQs):gydF4y2Ba
- RQ1:在医学培训中使用AR的研究有什么特点?gydF4y2Ba
- RQ2:使用什么样的AR干预措施来协助医疗培训?gydF4y2Ba
- RQ3:与其他方法相比，使用增强现实对医疗培训有影响吗?gydF4y2Ba
方法gydF4y2Ba
概述gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba章节讨论了获取特定出版物所采用的方法，以及所采用的限制和资格要求[gydF4y2Ba］．随后，概述了用于解释研究和相关变量的标准。本荟萃分析遵循PRISMA(系统评价和荟萃分析首选报告项目)指南进行[gydF4y2Ba］．中列出了所有PRISMA项目的清单gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
合格标准gydF4y2Ba
荟萃分析包括:(1)在2013年至2021年4月之间发表的研究，(2)用英语撰写的研究，以及(3)主要关注用于学习和培训的增强现实。此外，我们排除了(1)使用其他虚拟平台，如VR和虚拟患者，以及(2)没有实验数据的研究。然而，基于PICO(人群、干预、比较、结果)框架，我们的最终分析纳入了各种试验，包括随机对照和混合设计的试验。gydF4y2Ba说明了用于包含标准的所有PICO元素。gydF4y2Ba
PICO(人口、干预、比较、结果)框架。gydF4y2Ba
标准和描述gydF4y2Ba
- 人口gydF4y2Ba
- 性别(男性或女性)gydF4y2Ba
- 年龄(>15岁)gydF4y2Ba
- 目标人群(医疗专业人员、居民、患者或学生)gydF4y2Ba
- 干预gydF4y2Ba
- 所有类型的增强现实技术用于培训或学习。gydF4y2Ba
- 比较gydF4y2Ba
- 增强现实、非增强现实和传统方法(例如，纸或笔、课程、模拟或演示)gydF4y2Ba
- 结果gydF4y2Ba
- 知识gydF4y2Ba
- 信心gydF4y2Ba
- 技能gydF4y2Ba
- 履行合同的时间gydF4y2Ba
- 满意度gydF4y2Ba
信息源和搜索策略gydF4y2Ba
我们于2021年2月至4月在Cochrane图书馆、PubMed、Embase、Web of Science和谷歌Scholar数据库中进行了基于网络的文献搜索。我们还手动检查了符合条件的研究的参考文献列表，以确定和获取其他相关出版物。我们使用了以下一组关键字、术语和逻辑运算符:“增强现实”或“AR”或“混合现实”或“患者模拟”和“医学培训”或“医学教育”或“卫生专业培训”。中介绍了一些搜索策略和使用的术语gydF4y2Ba．值得一提的是，搜索策略略有修改，以适应每个基于web的数据库。使用EndNote X9 (Clarivate)软件管理和导入所选文档并删除重复项。该过程由本研究的两位作者(YB和GA)完成。gydF4y2Ba
数据提取gydF4y2Ba
使用Microsoft Excel 2019将数据放入提取电子表格中。从每项研究中，根据研究特征、设计和参与者提取信息。这些数据包括作者姓名、研究年限、研究地点、样本量、参与者类型、研究设计、干预措施和结果。EndNote X9还用于获取一些出版数据，如标题、出版商、url、数字对象标识符、页码、发行号和卷号。数据提取过程最初由2位作者(HA和A Alwadain)执行，然后由另外2位作者(WNWA和LFC)验证。gydF4y2Ba
偏倚风险评估gydF4y2Ba
研究质量由2位作者(AB和A Alghail)评估。我们遵循《Cochrane干预系统评价手册》的标准[gydF4y2Ba]在偏倚风险评估过程中。这些包括7个领域，对应于一种特定的偏见。每个领域都有一个评分(“高风险”、“低风险”或“不明确风险”的偏差)，合著者之间的任何分歧都通过共识解决。gydF4y2Ba
统计分析gydF4y2Ba
采用RevMan 5.4 (The Cochrane Collaboration)软件进行偏倚风险评估;不同的作者使用不同的量表来衡量结果;因此，原始数据不能直接比较。因此，使用R 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing)软件来转换原始数据，以便可以直接使用STATA 14.0 (StataCorp LLC)来运行分析。的gydF4y2BametacontgydF4y2BaR上的包用于转换关于对照组和AR组的样本量、SDs和均值的数据。仅AR组的样本量、均值和SDs数据使用gydF4y2BametameangydF4y2Ba包中。只有一项研究[gydF4y2Ba]记录了样本量和AR对参与者产生积极影响的比例。效应大小和ci是通过使用两种不同的包生成的。使用STATA 14.0为每个结果生成森林图，其中使用转换后的数据(效应量和CI)，通过gydF4y2BametangydF4y2Ba命令。所选研究之间的统计异质性采用gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba在每个分析和5%显著性水平。之所以选择随机效应模型进行分析，是因为所有研究的真实效应大小都是随机的。gydF4y2Ba
结果gydF4y2Ba
研究选择gydF4y2Ba
从我们最初对5个潜在数据库的搜索中，我们总共找到了1832条记录。我们共确定了1839条记录，包括相关的参考文献列表(n=7)。重复记录(973/1839,52.9%)被删除。随后，在1839篇研究中，共有866篇(47.1%)根据标题、摘要和关键词进行了筛选，798篇在应用资格标准后被排除。共下载了68篇研究，并通过全文筛选进行评估，其中55篇由于各种原因被排除在外(gydF4y2Ba)．最后，13项研究共654名参与者符合荟萃分析的条件;2项研究对对照组和AR组使用了同一组参与者[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]，而另外6项研究[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba]，也测量了对照组和AR组的样本量。gydF4y2Ba
研究特点gydF4y2Ba
如在gydF4y2Ba，所选研究的试验在以下十个国家进行:德国[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]、美国[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]、联合王国[gydF4y2Ba]，加拿大[gydF4y2Ba]，意大利[gydF4y2Ba]，瑞典[gydF4y2Ba]，芬兰[gydF4y2Ba]，瑞士[gydF4y2Ba]，西班牙[gydF4y2Ba]，以及韩国[gydF4y2Ba］．此外，13项研究中有10项采用了随机对照试验[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba]， 2项研究采用混合设计[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]，有一项研究采用了队列研究方法[gydF4y2Ba］．参与研究的人数在4到372人之间。关于这些参与者，5项试验招募了医学和护理专业的学生[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba];2项试验涉及儿科和精神科住院医师[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba];一项试验招募游客到一个中心[gydF4y2Ba];其余试验(n=5)包括多个参与者，如医生、注册护士、技术人员、住院医师、学生、临床医生、客户、房东和护理人员[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
近年来，AR在医疗领域的应用引起了学术界和研究人员的关注，致力于AR的出版物越来越多，这一点可以从13项研究中有8项是在2019年至2021年期间进行的事实中得到证明。所选研究的特征，包括结果测量、干预措施和参与者类型，显示在gydF4y2Ba．关于AR和对照组的更多细节见gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
| 作者,年gydF4y2Ba | 国家gydF4y2Ba | 简要描述gydF4y2Ba | 参与者gydF4y2Ba | 样本量，n(每个研究组的参与者人数)gydF4y2Ba | 研究设计gydF4y2Ba | 结果gydF4y2Ba |
| Albrecht等人，2013 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 德国gydF4y2Ba | 比较MAR的效果gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba在考虑到基本心理素质的情况下，达到教科书的水平gydF4y2Ba | 学生gydF4y2Ba | 10(6和4)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2BabgydF4y2Ba | 技能和信心gydF4y2Ba |
| Balian等，2019 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 美利坚合众国gydF4y2Ba | 测试AR的可行性gydF4y2BacgydF4y2Ba心肺复苏训练系统(微软HoloLens)gydF4y2BadgydF4y2Ba在医疗专业人员中gydF4y2Ba | 医生、护士和技术人员gydF4y2Ba | 51 (N / AgydF4y2BaegydF4y2Ba）gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 演出时间及满意度gydF4y2Ba |
| Ingrassia等人，2020 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 意大利gydF4y2Ba | 评估BLSD AR原型的可行性gydF4y2BafgydF4y2Ba培训gydF4y2Ba | 医生、护士和住院医生gydF4y2Ba | 26日(N / A)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 信心和满意度gydF4y2Ba |
| Kim等人，2021 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 韩国gydF4y2Ba | 评估AR(智能眼镜)在护理技能培训中的可用性和可行性gydF4y2Ba | 学生gydF4y2Ba | 30 (N / A)gydF4y2Ba | 队列gydF4y2Ba | 技能、表现时间、满意度和知识gydF4y2Ba |
| Kotcherlakota等人，2020 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 美利坚合众国gydF4y2Ba | 评估AR(临床模拟)在儿科哮喘结局管理中的应用gydF4y2Ba | 学生gydF4y2Ba | 21(12及9)gydF4y2Ba | 混合gydF4y2Ba | 信心和满意度gydF4y2Ba |
| Muangpoon等，2020 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 联合王国gydF4y2Ba | 提出一个增强现实系统(微软gydF4y2Ba第一代HoloLensgydF4y2Ba)，以改善DRE的学与教gydF4y2BaggydF4y2Ba | 临床医生和学生gydF4y2Ba | 19 (N / A)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 技能、知识和满足感gydF4y2Ba |
| Noll等，2017 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 德国gydF4y2Ba | 通过比较有和没有MAR的学习者来评估学习成功gydF4y2Ba | 学生gydF4y2Ba | 44(22和22)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 知识技能gydF4y2Ba |
| Pantziaras等人，2015 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 瑞典gydF4y2Ba | 评估虚拟病人培训对应激障碍管理和症状知识的影响gydF4y2Ba | 居民gydF4y2Ba | 32 (N / A)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 知识gydF4y2Ba |
| Savela等人，2020 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 芬兰gydF4y2Ba | 研究MAR在学习和社交方面的特征gydF4y2Ba | 游客gydF4y2Ba | 372 (231, 71, 71)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 知识与满意度gydF4y2Ba |
| Schiffeler等人，2019 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 德国gydF4y2Ba | 评估AR对互动和沟通的影响gydF4y2Ba | 学生gydF4y2Ba | 13(7及6)gydF4y2Ba | 混合gydF4y2Ba | 知识gydF4y2Ba |
| 赛伯特等人，2017 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 瑞士gydF4y2Ba | 评估AR眼镜与AHA的适应性gydF4y2BahgydF4y2Ba与PALS相比，该指南可以减少儿科CPR中基本救生练习的时间和偏差gydF4y2Ba我gydF4y2Ba | 居民gydF4y2Ba | 20(10和10)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 表现时间和信心gydF4y2Ba |
| Vidal-Balea等人，2021 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 西班牙gydF4y2Ba | 评估教和训练人们如何使用儿科医疗应用程序的MAR游戏(游戏也监测训练进度)gydF4y2Ba | 客户端和主机gydF4y2Ba | 4 (N / A)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 履行合同的时间gydF4y2Ba |
| 王等，2017 [gydF4y2Ba］gydF4y2Ba | 加拿大gydF4y2Ba | 利用AR (Microsoft HoloLens)开发远程医疗平台，以提高远程医疗培训gydF4y2Ba | 护理人员和学生gydF4y2Ba | 12 (N / A)gydF4y2Ba | 个随机对照试验gydF4y2Ba | 演出时间及满意度gydF4y2Ba |
一个gydF4y2BaMAR:移动增强现实。gydF4y2Ba
bgydF4y2BaRCT:随机对照试验。gydF4y2Ba
cgydF4y2BaAR:增强现实。gydF4y2Ba
dgydF4y2BaCPR:心肺复苏术。gydF4y2Ba
egydF4y2BaN/A:不适用。gydF4y2Ba
fgydF4y2Ba基本的生命维持和除颤。gydF4y2Ba
ggydF4y2Ba直肠指诊。gydF4y2Ba
hgydF4y2BaAHA:美国心脏协会。gydF4y2Ba
我gydF4y2BaPALS:儿科高级生命支持系统。gydF4y2Ba
偏误风险gydF4y2Ba
而且gydF4y2Ba根据Cochrane标准进行偏倚风险评估。在13项研究中，有10项详细的随机方法[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]，而其余研究(n=3) [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]报告没有序列生成方法。只有3个试验报告了隐瞒方法[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．此外，有3项研究报告了辍学率[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba但没有详细说明他们是如何处理的。由于干预方法的独特性，在任何试验中都没有报道参与者采用盲法。在5个试验中使用了评估员的盲法[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
发表偏倚gydF4y2Ba
荟萃分析最重要的问题是合并多个研究，尤其是不相关的研究，可能会产生偏差和错误。创建漏斗图是用于测试常见发表偏倚的关键方法之一。漏斗中的图形是每个选定研究中近似的效应量与研究中报告的样本量单位的明显散点图[gydF4y2Ba］．如果没有偏差，图形就像一个倒置的漏斗。然而，如果存在发表偏倚，则图像应该是不对称和扭曲的[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba显示了我们用来测试发表偏倚的漏斗图。gydF4y2Ba
从…中可以看出gydF4y2Ba，荟萃分析中纳入的13项研究对称地放置在垂直效应量线的两侧，非常接近对称和合并的效应量线。如果没有发表偏倚，研究应对称分布在描述合并效应量的垂直线两侧。如果研究被放置在金字塔之外，它们应该集中在地块的上部或中部。然而，如果存在偏差，大多数研究将在漏斗图的底部部分或仅在1个垂直线段[gydF4y2Ba］．纳入研究的效应量呈对称分布，只有5项研究位于金字塔外。然而，这些研究中的4个位于金字塔的上部，这是毫无价值的。这一模式表明本工作中包含的研究没有发表偏倚。gydF4y2Ba
如gydF4y2Ba-元回归图-在2013年的研究中，控制组和AR组之间的真实效应值为1.8 [gydF4y2Ba];2015年的研究结果为0.9 [gydF4y2Ba];2017年研究的2.2、0.2和−0.9 [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba),分别;1.2及0.9为2019年的研究[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba),分别;0.4，−1,0.2和1.5的2020年研究[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba，gydF4y2Ba),分别;最后，2021年的研究结果为−3.1和0.8 [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba),分别。gydF4y2Ba
meta分析结果gydF4y2Ba
采用数据集进行荟萃分析gydF4y2Ba对于五个结果(即知识[gydF4y2Ba]，演出时间[gydF4y2Ba]、满意[gydF4y2Ba]，信心[gydF4y2Ba]，以及技能[gydF4y2Ba])。文中还提供了最终分析的编码gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
知识gydF4y2Ba
在13项选定的研究中，只有6项将知识记录为分数[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．测试自己知识的参与者总数为510人。调查结果显示(gydF4y2Ba)显示AR训练与参与者知识的提高之间没有关系(gydF4y2BaZgydF4y2Ba= 0.130;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .90)。gydF4y2Ba
技能gydF4y2Ba
共有4项研究使用技能作为结果测量[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．参与技能测量的总人数为103人。情节(gydF4y2Ba)显示，增强现实训练与参与者的技能之间并无统计关系(gydF4y2BaZgydF4y2Ba= 1.668;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 10)。研究间存在高度异质性。gydF4y2Ba
信心gydF4y2Ba
总共有4项研究记录了信心结果[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．参与调查的总人数为77人。AR训练与参与者信心之间存在统计学关系gydF4y2BaPgydF4y2Ba值根据图(gydF4y2BaZgydF4y2Ba= 2.363;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba
履行合同的时间gydF4y2Ba
在5项研究中，绩效时间被评估为结果指标[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．参与绩效时间测量的参与者总数为129人。AR训练与参与者的表现时间之间存在统计学关系gydF4y2BaPgydF4y2Ba值根据图(gydF4y2BaZgydF4y2Ba= 4.596;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施;gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba
满意度gydF4y2Ba
共有7项研究报告了参与者的满意度[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．测试满意度的参与者总数为543人。AR训练与参与者满意度之间根据图(gydF4y2BaZgydF4y2Ba= 2.760;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .006;gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba
讨论gydF4y2Ba
主要发现gydF4y2Ba
本荟萃分析评估了AR模拟方法在医疗培训中的有效性。在技能结果方面，AR培训并不优于其他医疗培训教育方法。一项有关增强现实应用于医学教育的研究发现，在介入后，学生的技能有所改善[gydF4y2Ba］．在技能表现分数和成功率方面，我们发现AR组没有表现出任何统计关系，即使每个报告技能的试验(即我们研究中包括的那些试验)对其对照组使用了不同的教育和培训方法。gydF4y2Ba
有统计学差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)。与控制条件下的参与者相比，AR的参与者的信心得到了提高。研究发现，增强现实训练对参与者的信心有更大的影响。gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba报告的整个gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba截面非常高，表明研究之间存在巨大的异质性。在知识成果方面，接受AR培训的参与者并没有优于使用其他教育方法进行医疗培训的参与者。然而，之前的一项研究研究了增强现实如何影响学习，发现增强现实对知识记忆更有效[gydF4y2Ba当学生处于互动学习环境中时，他们更有可能在概念之间建立联系。因此，未来需要对AR对医学培训知识的影响进行更多研究。gydF4y2Ba
在控制组和AR组之间，参与者的满意度有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .006)。在7项将满意度记录为结果的研究中，4 [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba表示部分满意。一些与会者表示，AR技术很难影响用户满意度。因此，我们认为，参与者对增强现实培训的满意度可能会因技术因素而异。随着技术的进步，AR技术将更好地满足用户的需求。gydF4y2Ba
对演出时间也进行了元分析。研究结果表明，AR在减少表现时间方面比其他训练方法更有效。然而，我们发现AR在提高性能时间方面比其他方法更有效。观察到的异质性可能是由于所选研究中使用的各种研究设计和设置，如手术项目、AR设备和对照组训练方法。一项研究[gydF4y2Ba]关于AR内镜模拟训练效率的研究，基于真实数据分析了表现时间，发现AR组与对照组之间没有显著差异，但证据质量较差。其他测量绩效时间的研究发现，AR可以帮助运营商减少绩效时间[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
优势与局限gydF4y2Ba
这项工作的主要优势之一是首次对增强现实技术在医疗培训中的有效性进行荟萃分析，这对促进增强现实技术在医疗领域的发展作出了重大贡献。此外，我们的工作涉及对13项试验的评估，共有来自不同国家的654名参与者。gydF4y2Ba
我们的工作也有一些局限性。首先，我们只纳入了将AR作为一种干预手段的文章，这使得我们很难找到大量的研究。其次，本综述中包含的一些研究遗漏了关于分配隐藏、序列生成和盲法的信息。最后，我们评估的13个试验对其对照组使用了不同的教学和训练方法，这可能导致显著的异质性。gydF4y2Ba
结论gydF4y2Ba
本研究评估了AR培训方法在医学领域的有效性。荟萃分析包括2013年至2021年间完成的13项试验，共654名参与者。在所有试验中，AR组使用AR训练作为干预措施，而对照组使用常规方法。基于我们的研究结果，使用AR训练和教育方法可以提高医学生的表现时间、信心和满意度。然而，参与者通过增强现实培训获得的技能和知识与通过传统培训方法获得的技能和知识之间没有统计学差异。AR对参与者的表现时间有显著影响，因此应在医学部培训中采用AR。一般来说，AR应该被用来扩展知识，并作为其他模拟方法的补充，以提高临床实践的质量和安全性。非常值得注意的是，关于AR技术在医疗培训中的使用，文献中存在相当大的空白，存在的研究数量有限，这表明需要在这一领域进行进一步的研究。gydF4y2Ba
致谢gydF4y2Ba
本研究得到了沙特阿拉伯利雅得沙特国王大学研究人员支持项目(项目号:RSP-2021/309)的支持。gydF4y2Ba
作者的贡献gydF4y2Ba
YB提出了这个元分析的概念。LFC和A Alwadain获得了资金。YB和GA进行了调查。YB, WNWA, GA, HA, A Alwadain, LFC, AB和A Alghail对该方法有贡献。YB、HA和A Alwadain负责使用的资源。YB对使用的软件负责。WNWA, HA和A Alwadain监督元分析。AB和A Alghail验证了元分析。GA负责数据可视化。YB撰写了原稿初稿。 WNWA, GA, HA, A Alwadain, AB, LFC, and A Alghail reviewed and edited the manuscript. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
利益冲突gydF4y2Ba
没有宣布。gydF4y2Ba
gydF4y2BaPRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)检查表。gydF4y2Ba
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搜索策略。gydF4y2Ba
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增强现实和控制组。gydF4y2Ba
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数据集。gydF4y2Ba
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知识。gydF4y2Ba
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履行合同的时间。gydF4y2Ba
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的满意度。gydF4y2Ba
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的信心。gydF4y2Ba
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技能。gydF4y2Ba
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R和Stata代码。gydF4y2Ba
DOCX文件，13kbgydF4y2Ba参考文献gydF4y2Ba
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gydF4y2Ba
缩写gydF4y2Ba
| 基于“增大化现实”技术:gydF4y2Ba增强现实gydF4y2Ba |
| 皮科:gydF4y2Ba人口，干预，比较，结果gydF4y2Ba |
| 棱镜:gydF4y2Ba系统评价和元分析的首选报告项目gydF4y2Ba |
| 中移动:gydF4y2Ba研究问题gydF4y2Ba |
| 虚拟现实:gydF4y2Ba虚拟现实gydF4y2Ba |
N Zary编辑;提交06.08.21;L Suppan, P Haubruck同行评审;对作者12.10.21的评论;修订本收到日期为12.03.22;接受22.04.22;发表05.07.22gydF4y2Ba
版权gydF4y2Ba©Yahia Baashar, Gamal Alkawsi, Wan Nooraishya Wan Ahmad, Hitham Alhussian, Ayed Alwadain, Luiz Fernando Capretz, Areej Babiker, Adnan Alghail。最初发表于JMIR Serious Games (https://games.www.mybigtv.com)， 05.07.2022。gydF4y2Ba
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。gydF4y2Ba