四川大学华西医院
华西护理毕业后教育
基于增强现实技术的高级心脏生命支持培训对护士知识与技能的影响：一项随机对照试验
Nurses’ Knowledge and Skills After Use of an Augmented Reality App for Advanced Cardiac Life Support Training: Randomized Controlled Trial
文章讯息：
研究背景
高级心脏生命支持（ACLS）是护理人员必须掌握的核心急救技能，直接影响心脏骤停患者的救治成功率。临床数据显示，护士往往是院内心脏骤停（IHCA）事件的第一响应者，其ACLS能力直接关系到患者的生存预后。以美国为例，2008年至2017年间，每年约有292,000例住院期间心脏骤停（IHCA）事件。在中国台湾地区，2020年共报告957例突发IHCA事件，占当年所有急性致命事件的首位。因此，有必要加强对护士ACLS技能的培训。
随着数字医疗技术的发展，增强现实（AR）等创新技术正逐步应用于医学教育领域。AR技术通过移动设备将虚拟信息叠加到真实环境中，用户可以在移动设备屏幕上查看现实场景中显示的虚拟图像和数据，实现现实世界与虚拟信息的交互结合。在医疗教育方面，AR具有独特价值，一方面，它具有便携性，另一方面，它可为学习者提供沉浸式的培训体验。已有研究表明，AR辅助教学能显著提升医护人员的技能掌握度和培训满意度。基于此，本研究开发了一套AR急救车模拟系统，将真实临床场景与ACLS培训内容有机结合，旨在提升护士ACLS知识与技能水平，提升其学习满意度。
研究方法
2.1 研究设计
本研究采用单盲随机对照试验设计，在中国台湾地区南部某三级甲等医疗中心开展。研究对象通过便利抽样法选取。
2.2 研究对象
纳入标准：年龄≥20岁；中文听说读写能力良好；目前任职于监护病房、急诊室或普通病房；曾参与过心肺复苏流程。
排除标准：儿科病房护士、护理主管、兼职护士。
样本量估算：使用 G*Power 3.1进行先验分析。最终计算得最少需 82 例。考虑 20% 流失率，拟招募 99 例。
2.3 研究过程与干预
干预分两个阶段实施，均由同一名讲师及一名助教负责授课，每节课约60分钟；课后立即测评学习成效。
阶段一：急救车 AR 学习系统开发
采用增强现实（AR）技术开发移动应用程序 “AR-急救车”，将高级心脏生命支持（ACLS）演练所需的教学材料（即急救车的结构与内容）进行数字化处理，利用AR技术将实体急救车转化为虚拟教学工具，共包含五个部分① 急救药物（13 种）：作用、剂量、不良反应；② 输液物品：生理盐水、5% 葡萄糖、乳酸林格液及采血耗材；③ 插管器材：各型号气管导管、管芯、喉镜叶片等；④ 气道与血管通路：气管切开管、喉罩、中心静脉导管；⑤ 呼吸与吸引：简易呼吸器（Ambu 囊）、吸引装置。每类物品均提供使用说明。
阶段二：AR 系统融入 ACLS 培训
干预组（AR 组）：在常规 ACLS 课程中，使用 “AR-急救车” 进行演练。学员以移动设备扫描专属 AR 标记，即可调取相应物品的 3D 模型及操作说明，完成自主学习与小组讨论。
对照组：采用传统课堂讲授与实物示教，无 AR 支持。
两组学习内容完全一致，涵盖急救药物应用、插管技术、输液管理及完整 ACLS 流程。
2.4 资料收集
数据收集时间为2021年8月至12月，期间无参与者中途退出。资料收集工作由两名未参与教学的研究助理完成。
在培训开始前，收集参与者的人口学资料并进行学习成效问卷前测；培训结束后立即进行学习成效问卷后测；培训后次日，干预组（AR组）参与者需额外完成教学材料动机量表（IMMS）、系统可用性量表（SUS）及认知负荷问卷，完成时间约为10分钟。
（1）人口学特征：收集的基本信息包括：年龄、性别、所在科室、工作年限、护理职称层级（包含N、N1、 N2、N3 以及 N4 共5个层级）以及是否持有ACLS证书。
（2）学习成效问卷：该问卷由研究团队基于最新版《高级心血管生命支持提供者手册》编制完成。问卷共包含25道题目，其中10道题专门针对急救车学习系统内容设置。题目按难度分为三个等级：简单题占20%，中等难度题占50%，难题占30%。总分范围为0-100分，得分越高表明学习效果越好。经检验，该问卷具有良好的内容效度，各项目内容效度指数（I-CVI）介于0.88-0.95之间。
（3）教学材料动机量表（IMMS）：该量表包含36个条目，其中26项为正向陈述，10项为反向陈述。量表分为四个维度：注意力（12项）、关联性（9项）、自信心（9项）和满意度（6项）。采用Likert 5级评分法，1分表示"非常不同意"，5分表示"非常同意"，总分范围为36-180分，分数越高代表学习动机越强。Cronbach's α系数介于0.81-0.96之间，内容效度指数为0.85。
（4）系统可用性量表（SUS）：SUS量表共10个条目，其中正向和反向陈述各5项。采用Likert 5级评分法，将原始得分总和乘以2.5转换为标准分，范围25-100分。得分高于68分表示系统可用性良好，低于68分则表明可用性不足。Cronbach's α系数为0.84，内容效度指数达0.97。
（5）认知负荷量表：该量表共8个条目。采用Likert 5级评分法，总分范围8-40分，得分越高表示认知负荷越大。量表Cronbach's α系数介于0.88-0.93之间，内容效度指数为0.96。
2.5 数据分析
采用IBM SPSS 20.0软件进行统计分析，以P＜0.05（双尾）作为显著性水平。使用频数（百分比）和均值±标准差对参与者的人口学特征及各项评分进行描述性统计。通过独立样本t检验和卡方检验分别对连续变量和分类变量进行组间同质性检验。采用双尾t检验分析急救车学习系统对护士学习成效（测试成绩）、学习动机（IMMS评分）、系统可用性（SUS评分）及认知负荷（CLTQ评分）的影响。
2.6 研究伦理
研究已获医院伦理委员会批准（伦理编号 A-ER-109-383）。
研究结果
3.1 人口学特征
共有102名护士完成培训课程，其中增强现实（AR）组为43人，对照组为59人。护士平均年龄26.18±5.88岁。女性占多数（n=95，占93.1%）。从科室分布来看，来自内科病房的护士最多（n=59，占57.8%）。工作年限少于2年的护士占63.7%（n=65）。大多数护士为N级（n=66，64.7%），并持有ACLS证书（n=71，69.6%）。两组在基本人口学特征方面，差异无统计学意义。
3.2 干预效果
3.2.1 学习成效
根据表1， AR组学习前的整体学习效果平均得分为61.12±14.72，学习后为74.23±13.22分，学习前后的整体效果差异具有统计学意义（P<0.001）。对照组的平均得分在学习前为58.24±14.31分，学习后为64.54±16.21分，差异具有统计学意义（P<0.001）。比较两组学习后的学习成果差异，AR组优于对照组，差异具有统计学意义（P=0.002）。
亚组分析结果显示（见表1）：工作经验不足2年的护士学习后的学习成果，AR组与对照组得分提升，AR组优于对照组，差异具有统计学意义（P<0.001）；具有2年以上工作经验的护士课程后的学习成果，AR组与对照组得分提升，差异无统计学意义（P=0.32；表1）。
表1 两组学习效果比较
3.2.2 急救车学习成效
25道测试题中包含10道急救车相关内容，急救车专项学习成效分析显示（见表1），AR组在急救车知识掌握方面，培训前得分为60.00±22.99分，培训后提升至75.12±20.75分，差异具有统计学意义（P<0.001）。对照组培训前后得分分别为54.75±23.88分和59.49±27.32分（P=0.02）。两组培训后成绩比较显示，AR组显著优于对照组（P=0.01）。
进一步亚组分析表明，对于工作年限<2年的护士，AR组与对照组得分均提升，培训后AR组高于对照组，差异具有统计学意义（P<0.001；表1）；对于工作年限≥2年的护士，AR组与对照组得分提升，差异无统计学意义（P=0.32；表1）
3.2.3 学习动机、系统可用性与认知负荷
根据表2，干预后AR组中IMMS（教学材料动机量表）、SUS（系统可用性量表）与认知负荷量表的平均得分分别为141.65±19.25分、90.47±11.91分与15.42±5.76分。IMMS的四个子量表平均得分如下：注意力47.84±6.94分、相关性35.21±5.39分、信心35.81±5.09分、满意度22.79±3.20分。
表2 ARa组中IMMSb、SUSc、CLTQd的平均得分
结论
与传统方法相比，基于AR的学习显著提高了护士ACLS方面的知识和技能，尤其对低年资护士效果更为显著。AR具有较高的可用性和激励效果，显示出其在护理教育中的广泛应用潜力。
护理教育的数字化转型已成为必然趋势。本研究通过单盲随机对照试验，实证考察了AR技术在ACLS培训中的应用效果。研究对象为中国台湾南部某医学中心在职护士，通过系统对比AR教学系统与传统授课模式的差异，为护理教育技术革新提供了循证依据。研究对临床护理教育实践及研究具有参考意义。
研究结果显示，AR教学显著提高了护士的学习成效，尤其对工作年限不足两年的新护士效果最为显著。干预组（AR组）在测试成绩、IMMS学习动机、SUS系统可用性、认知负荷及满意度等方面均优于对照组。这表明AR技术的可视化、沉浸式与交互式特性，有效提升了急救设备操作等复杂知识的掌握效率与记忆质量。
基于研究结果，建议在临床护理教学中推广应用AR技术：在新护士培训中，开发AR虚拟情境训练模块，如高风险设备操作（除颤器、心电监护）和应急流程模拟，在安全环境中提升实操能力；在护士继续教育培训中，结合岗位胜任力标准，设计任务导向的模块化AR教学内容，促进继续教育的系统化发展；在教学评估中，采用IMMS、SUS和认知负荷量表等多维度工具，建立标准化教学效果评价体系。
本研究作为单中心研究存在一定局限性。建议未来开展多中心协作研究，纵向追踪AR教学对临床胜任力、知识保留率等指标的影响。总体而言，AR教学在护理教育中已显现优势，应持续推进其与传统教学的有机融合，特别是在新护士培训、应急技能等关键领域，构建更加高效、规范的临床教学体系。
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唐婷婷，硕士，护师
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护理部毕业后教育科
2020年3月19日
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