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虚拟现实与3D打印模型在心包穿刺术培训中压力反应的效果分析

作者及机构
本研究由Alberto Rubio-López（1,2）、Rodrigo García-Carmona（3）、Laura Zarandieta-Román（3）、Alejandro Rubio-Navas（4）、Ángel González-Pinto（5,6）和Pablo Cardinal-Fernández（7,8）合作完成。作者来自西班牙多家机构，包括HM Montepríncipe大学医院重症监护室、圣巴勃罗- CEU大学信息技术研究所、马德里自治大学生物学院等。研究发表于*Scientific Reports*期刊（2025年，第15卷，第7645页）。

学术背景
医学教育领域正经历模拟教学的革命，其核心理念是“通过实践学习”（learning by doing）。然而，传统高保真模拟器成本高昂，且教师培训周期长，限制了资源有限地区的应用。近年来，三维（3D）打印和虚拟现实（VR）技术为医学培训提供了新思路，但关于这些技术能否真实复现临床操作中的压力反应（尤其是高风险操作如心包穿刺术）的研究仍不足。

本研究聚焦心包穿刺术——一种高风险、高压力操作，旨在解决以下问题：
1. VR和3D打印模型在模拟心包穿刺术时，能否等效诱发学员的压力反应？
2. 人口统计学、生活方式和学术压力等因素如何影响学员的生理应激指标？
研究通过心率变异性（HRV, Heart Rate Variability）这一自主神经系统活动的生物标志物，量化两种模拟方式的压力复现效果，并探索个体差异对压力反应的影响。

研究流程
1. 研究对象与分组
- 纳入108名医学院五年级学生（平均年龄23.6岁，87%为女性），随机分为两组：一组先进行VR培训后使用3D模型，另一组顺序相反，以消除顺序偏差。
- 排除标准：服用心脏药物、每日咖啡因摄入超过3杯、数据记录不完整者（排除率18.1%）。

1. 模拟工具开发与验证

   • 3D打印模型：使用Tinkercad和Adobe Fusion 360设计，通过Ultimaker Cura切片，以低成本材料在Ender 3打印机上制作。模型经5名重症医学专家通过德尔菲法验证，确保解剖准确性和教学价值。
     
   • VR系统：基于Unity 2018.4.36f1开发，集成OpenVR插件，适配Oculus Rift S头显。场景包含真实医疗设备录音和3D模型（部分由研究团队自制）。系统开源发布，支持后续扩展。
     

2. 压力反应测量

   • 使用Biosignal Plux系统记录HRV参数，包括：
     
     • 频域指标：低频/高频比（LF/HF ratio，反映交感/副交感神经平衡）。
       
     • 时域指标：连续RR间期差值均方根（RMSSD，副交感活性标志）。
       
     • 非线性参数：SD1/SD2比（源自庞加莱图，表征HRV复杂性）。
       
   • 数据采集分三阶段：基线静息状态、第一次模拟（VR或3D模型）、第二次模拟（交替方式），每次模拟后休息10分钟以减少残留效应。
     

3. 数据分析

   • 采用IBM SPSS 20进行统计：
     
     • 弗里德曼检验比较不同阶段的HRV差异。
       
     • 威尔科克森符号秩检验分析VR与3D模型的压力反应差异。
       
     • 多元方差分析（ANOVA）探索人口统计学和生活方式因素的影响。
       

主要结果
1. 模拟方式的等效性
- VR和3D模型在HRV参数（如LF/HF比、RMSSD）上无显著差异（p>0.05），表明两者均能有效复现临床压力。例如，LF/HF比在两种模拟中均显著高于基线（χ²=34.38，p<0.01），提示交感神经激活。
- 庞加莱图显示，两种模拟的HRV模式相似，进一步验证其生理等效性（图4）。

1. 人口统计学与生活方式的影响

   • 年龄与性别：年轻学员（<23岁）表现出更高的LF/HF比（p=0.002），提示更强的交感反应；性别差异不显著。
     
   • 社会经济因素：家庭收入较低者LF/HF比更高（p=0.001），可能与经济压力相关。
     
   • 药物使用：抗焦虑药使用者LF/HF比有升高趋势（p=0.082），提示药物可能干扰自主神经调节。
     

2. 心理与学术因素

   • 自杀倾向或考虑转行的学员占比分别为14.8%和41.7%，但这些因素与HRV无直接关联，可能与长期压力累积有关。
     

结论与价值
1. 科学意义
- 首次证实VR在心包穿刺术培训中复现压力反应的效果不劣于传统3D模型，为VR在复杂操作培训中的应用提供实证支持。
- 揭示年龄、收入等因素对压力反应的调节作用，提示个性化培训设计的必要性。

1. 应用价值
   
   • 低成本解决方案：3D模型和VR系统均基于开源软件和廉价硬件开发，适合资源有限地区推广。
     
   • 教学优化：VR的沉浸性可增强学员参与度，结合HRV监测有助于评估培训中的心理生理负荷。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次将HRV分析纳入VR培训评估，提供客观的压力量化指标。
2. 技术可及性：开源发布VR代码和3D模型（Figshare和GitHub），促进学术共享。
3. 跨学科合作：由临床医师、工程师和生物学家共同完成，整合医学教育与技术开发。

其他价值
研究还探讨了常被忽视的因素（如咖啡因摄入、抗抑郁药使用）的影响，为后续医学教育中的压力管理研究提供了新方向。

此报告全面覆盖了研究的背景、方法、结果和意义，适合学术同行快速了解该研究的贡献与创新。