Appraisal of Emotional Responses, Mental Workload, and Debriefing Feedback during in-person and Remotely Facilitated Healthcare Simulations: A Natural Experiment Study

Almeida, Gustavo de Oliveira

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dc.contributor.advisor	Mello, Carlos Eduardo Ribeiro de
dc.contributor.author	Almeida, Gustavo de Oliveira
dc.date.accessioned	2026-05-04T19:42:43Z
dc.date.available	2026-05-04T19:42:43Z
dc.date.issued	2022-05-12
dc.identifier.citation	ALMEIDA, Gustavo de Oliveira. Appraisal of Emotional Responses, Mental Workload, and Debriefing Feedback during in-person and Remotely Facilitated Healthcare Simulations: A Natural Experiment Study. 190f. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15060
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	English	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Appraisal of Emotional Responses, Mental Workload, and Debriefing Feedback during in-person and Remotely Facilitated Healthcare Simulations: A Natural Experiment Study	pt_BR
dc.type	doctoralThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Burleson, Winslow
dc.contributor.referee	Mello, Carlos Eduardo Ribeiro de
dc.contributor.referee	Burleson, Winslow
dc.contributor.referee	Hinton, Janine
dc.contributor.referee	Alvim, Leandro Guimarães Marques
dc.contributor.referee	Barros, Márcio de Oliveira
dc.contributor.referee	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro,RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA.CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Affective Computing	pt_BR
dc.subject.en	Healthcare Simulation	pt_BR
dc.subject.en	Mental Workload	pt_BR
dc.subject.en	Machine Learning	pt_BR
dc.description.abstracten	This doctoral thesis investigates emotional responses, mental workload, and debriefing feedback in healthcare simulations, comparing in-person and remote modalities. The study employs Affective Computing and Machine Learning techniques to analyze how healthcare students process stress and cognitive load during critical scenarios. Through a natural experiment, the research evaluates the impact of technological mediation on learning effectiveness and the psychological well-being of participants. The findings contribute to the design of smarter medical training systems capable of adapting difficulty levels and instructional support based on the learner's real-time emotional and cognitive state.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Esta tese de doutorado investiga as respostas emocionais, a carga mental e o feedback de debriefing em simulações de cuidados de saúde, comparando modalidades presenciais e remotas. O estudo utiliza técnicas de Computação Afetiva e Aprendizado de Máquina para analisar como os estudantes de saúde processam o estresse e a carga cognitiva durante cenários críticos. Através de um experimento natural, a pesquisa avalia o impacto da mediação tecnológica na eficácia do aprendizado e no bem-estar psicológico dos participantes. Os resultados contribuem para o design de sistemas de treinamento médico mais inteligentes, capazes de adaptar o nível de dificuldade e o suporte instrucional com base no estado emocional e cognitivo do aprendiz em tempo real.	pt_BR
dc.subject.pt	Computação Afetiva	pt_BR
dc.subject.pt	Simulação em Saúde	pt_BR
dc.subject.pt	Carga Mental	pt_BR
dc.subject.pt	Aprendizado de Máquina	pt_BR