基于人体模型与基于增强现实模拟训练的心理效果比较:主体内交叉研究

简介

病人模拟器已证明改善了医疗培训中的学习结果[1-4］．因此，在过去十年中，模拟器的使用已成为医疗培训中日益重要和突出的一部分。其中包括机械人体模型(例如，Laerdal SimMan)和“伙伴”系统，其中一个同学假装是病人。高保真模拟被定义为“在真实临床环境中相互作用的机会，能够重现广泛的临床条件”[5］．Laerdal SimMan因型号而异，但能够显示呼吸、癫痫发作、瞳孔变化、可听的呼吸声和心音，以及可触摸的脉搏。然而，没有文献表明这些方法有多现实，以及它们是否会在受训人员中引发与真实紧急医疗场景相当的现实情绪反应。因此，它们可能无法在高度情绪化的环境中充分支持关键决策行为的发展。

为了解决这种缺乏现实情感背景的问题，已经有了使用增强现实(AR)方法的趋势，这种方法可能会大大提高真实感。AR模拟在过去十年中越来越多地应用于医学教育[6-8］．大多数关于AR在医学教育中的研究侧重于实用性和可行性的开发和初步评估，特别是在外科和解剖学教育中[9-12］．MedCognition AR系统PerSim是本研究使用的增强现实程序。它使用HoloLens(微软公司)头盔向用户展示一个虚拟病人，该病人可以显示各种身体检查结果和生命体征，随后由教练调整。可显示的体检结果包括癫痫发作、出汗、退缩、呼吸窘迫、意识水平和发绀，这些在标准机械模型上不能很好地显示出来。HoloLens此前已被证明在教医学生方面很有效[13］．

这里的问题是，不知道这种增加的现实主义是否会在学习者中引发与传统模拟模式截然不同的压力反应。虽然少量的压力可以帮助学习成果[14]，过度的压力可能对实习医生的健康和福祉有害。这对于具有某些预先存在的心理特征(例如，心理障碍和过去的压力经历)的个体来说尤其成问题，这可能会使他们在训练模拟场景中更容易产生不良反应。目前还没有研究评估AR用于医学教育模拟时可能在学习者中引起的心理或生理应激反应，因此，需要对这些AR模拟的教育和安全特性进行系统评估。

与过去的人体模型方法相比，有多种方法来评估AR的物理影响。生理上，对急性应激的反应最典型的表现为交感神经反应(一种生理上的战斗或逃跑变化，为身体行动做准备)或下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴活动，它指导身体的一系列激素和免疫变化。15］．虽然急性变化被认为是面对压力的适应性，特别是当恢复迅速时，处于高或长时间的高水平时，这些系统的功能障碍会导致健康问题。在人类研究中，HPA轴的活动最典型的是通过唾液皮质醇水平来衡量，长期以来，唾液皮质醇水平被认为是急性应激的金标准标记[16］．同样，交感神经活动的标记物(如皮肤电反应[GSR]) [17对压力刺激的反应一直被认为是压力、认知负荷和注意力的生物标志物[18-20.］．

从心理学的角度来看，有很多方法可以评估增强现实在改变使用者幸福感方面的表现。最明显的是，研究急性压力源的研究人员关注于急性压力的自我报告测量，但也关注情绪变化，如负面情绪的增加(如恐惧、焦虑和悲伤)和积极情绪的减少(如平静和快乐)。虽然一些研究发现使用某些增强现实游戏有利于健康，但令人担忧的是，在描绘真实疾病甚至死亡的医疗模拟中，负面情绪影响可能会很严重。21，22］．因此，我们推测，评估对模拟的生理和心理反应，以及不太明显的自我报告方法(例如，在没有公开询问的情况下检测情绪的方法)，是关键，因为需求特征可能会改变识别幸福感变化的能力(例如，医科学生可能会感到不舒服，承认抑郁或压力的感觉，特别是在其他学生和教师在场的情况下)。这与之前对幸福研究中多方法方法的呼吁相呼应[23］．

在AR中使用情感逼真的创伤事件描述的最后一个重要考虑因素是，先前存在的心理体验可能会使模拟更具破坏性。例如，有创伤或抑郁史的个体是否会面临潜在的厌恶心理或生理反应，这些预先存在的特征是否应该被视为使用AR的风险因素?过去的研究并没有专门研究这个问题;然而，研究清楚地表明，过去的创伤可能是许多未来健康和压力问题的风险因素[24]，这同样适用于过去的主要压力源和其他同样可以预测未来疾病的心理特征[25］．这被认为是由于个体有风险，如过去的创伤导致过度的应激反应(例如，HPA轴和交感肾上腺反应)，从而增加对应激相关疾病和抑郁症的脆弱性[26-28］．因此，使用这种新的教学方法很重要，我们检查某些人是否有过度的压力反应，这可能是未来问题的早期指标。

在这项研究中，我们假设，与标准的人体模型模拟器相比，更高保真度、更真实的AR模拟将更成功地引发情绪压力。具体来说，我们预测，与人体模型模拟相比，AR模拟将与更高水平的负面情绪和自我评估压力有关，而与较低水平的积极情绪有关。同样，我们假设AR模拟与GSR和唾液皮质醇的更高变化有关。最后，我们预测预先存在的心理特征不会显著影响对模拟的心理和生理反应。

方法

参与者

研究样本包括加州大学欧文分校(University of California, Irvine)的二年级医学生(N=89)。所有参加临床基础II课程的104名学生都通过电子邮件被邀请参加这项研究。作为培训的一部分，学生们在机械人体模型上完成AR和标准医疗模拟案例的同时进行了评估。没有排除标准，任何想参加的医科学生都有资格参加。参与者获得了一张价值25美元的亚马逊礼品卡和一顿免费午餐。

伦理批准

这项研究得到了加州大学欧文分校机构审查委员会(HS#2019-5327, 2019年10月24日批准)以及美国陆军医学研究和研究保护材料指挥办公室(e01201.1a, 2020年3月18日批准)的批准，所遵循的程序符合人体实验负责委员会的道德标准。

研究设计

研究样本量(以及威力)的计算基于之前的一项类似研究和唾液皮质醇水平差异的中位值[12］．使用Mann-WhitneyU测试并假设alpha为0.05，幂为90%，我们计算的样本容量为44。考虑到数据丢失，我们计划招募72名学习者。

受试者内部交叉研究设计允许比较每个学生的心理反应，并最大限度地减少由于个体心理反应的差异造成的混淆，因为学生作为他们自己的对照组。参与者使用随机数生成器随机化，用SimMan或PerSim模拟完成第一个案例，随后用另一种模式完成第二个案例。

程序

医学院学生完成了类似的医疗模拟场景，间隔3周，在基于人体模型的模拟器SimMan和AR系统PerSim上，同时测量心理参数和压力的证据。参与者之前都接受过HoloLens头盔基本操作程序的培训，该头盔为AR模拟提供了硬件。在参加研究之前，参与者同意并在家完成了一份基线问卷，评估了与对照组相关的健康行为、特征影响和人口统计学特征。在每个研究日到达时，参与者都被告知将会发生什么(没有透露模拟的性质)，配备了一个可移动的手腕或手GSR监测器，并提供了一个静息唾液皮质醇样本。在每个学习阶段中，学生完成了以儿科复苏和随后患者死亡为中心的2个场景中的1个:1个是哮喘状态，1个是儿童败血症，两者都有不稳定的生命体征，需要急性复苏，无论学习者采取什么行动，最终都死于疾病。这些案例被纳入医学生课程，目的是涵盖工作和困难对话中的个人情绪压力源;然而，它们也允许最大程度的特定心理效应。每个场景持续大约10分钟。

通过腕部监控器在场景之前、期间和之后持续评估皮肤电活动，以建立基线、任务(应激反应)和恢复期。此外，收集唾液皮质醇样本，使其与每次模拟前、模拟后立即和模拟后15分钟的时间一致。心理数据(如压力和情绪)通过在每次模拟会议之前和之后进行的调查收集。模拟后调查还包括与参与者通过和参与者的医学知识相关的定性汇报问题。

措施

已有的心理特征

在参与研究之前，通过在家中进行调查，评估了可能被认为是不良反应潜在危险因素的预先存在的心理特征。这些因素包括创伤后应激障碍(PTSD)、感知压力和抑郁。创伤后应激障碍采用自我报告的17项创伤后应激障碍-平民检查表进行评估，该检查表严格根据《精神障碍诊断与统计手册》第4版标准[29］．感知压力通过10项感知压力量表评估[30.，该调查评估了过去一个月人们对压力的感受。抑郁症通过10项流行病学研究中心抑郁量表修订版进行评估，该量表衡量了过去一周抑郁症状的患病率[31］．

自我报告的压力

为了测量模拟诱导的感知应力响应，使用从1到100的滑块尺度来捕捉模拟前后的应力水平[32］．参与者被问到:“你现在感觉压力有多大?”分数越高，压力越大。

情感

状态的影响

为了评估对这些场景的情感反应，我们测量了状态情绪的变化(从模拟前到模拟后)，使用的项目来自积极和消极情绪时间表(PANAS) [33］．PANAS中的积极和消极影响子量表用于创建积极和消极影响的变量。然后，通过使用PANAS内的子量表计算积极和消极影响的平均分，分别为每个时间点得出积极和消极影响得分。

积极和消极词汇的使用

积极情绪和消极情绪也通过开放式回答(定性)问卷调查在模拟体验后进行评估。这些调查使用语言查询和单词计数程序进行编码，这是一种被广泛用于心理学研究的经过验证的文本分析软件[34]来统计叙事样本中使用的词语类型。在这项研究中，我们使用默认的积极和消极情绪词典来测量参与者公开回答中这类词汇的百分比。这一分析提供了一种间接的方法来利用研究模拟的情感体验。

生理压力

唾液皮质醇

唾液皮质醇水平，一种已知的与心理压力相关的生物学指标[35-37]，在整个模拟过程中进行监测。通过被动唾液技术和聚丙烯低温唾液瓶在3个时间点收集样本，这说明了生物应激反应和唾液中激素检测之间的滞后，以提供皮质醇水平。时间点为(1)基线(模拟前)，(2)反应期(模拟期间)，(3)恢复期(模拟后15分钟)。实验时间安排在中午12点到下午5点之间，以反映皮质醇的昼夜节律。唾液储存在-80°C，直到数据收集结束时在跨学科唾液生物科学研究所(加州大学欧文分校)的实验室进行批量分析。在分析之前，样品被解冻一小时以恢复室温。所有样本都使用扩大范围的高灵敏度唾液皮质醇酶免疫测定试剂盒(Salimetrics, LLC;州立大学，宾夕法尼亚州)。灵敏度范围为0.007 ug/dl ~ 3.0 ug/dl，平均检测内变异系数为5.5%。

皮肤电反应

GSR数据是通过一个小型的不显眼的设备(shimer3)收集的，研究人员在整个模拟过程中一直对该设备进行监控。在研究任务开始之前，该设备被放置在一个固定在参与者手腕上的腕带上。为了收集GSR数据，该设备有2根从硬件延伸出来的电线，并通过2个电极连接到参与者的手掌上，必要时还会有额外的医用胶带，以确保安全连接和良好的信号。

研究人员通过笔记本电脑使用蓝牙连接监测GSR数据，并记录下任何可能导致与模拟无关的GSR数据峰值的伪影，如咳嗽、外部噪音等[17］．此外，研究人员还记录了那些有连接问题的参与者(例如，由于手掌特别出汗)。所有这些潜在的伪影都是在使用MindWare Technologies的电真皮活动分析应用程序进行数据清理过程中考虑到的。通过获得每个模拟阶段的基线和反应性的平均GSR评分，在分析中使用GSR方法。

模拟疾病问卷

不良副作用用模拟疾病问卷测量[38，39]，这是一项针对之前在虚拟现实文献中报道过的模拟副作用的16项验证测量[40］．这项研究的得分范围为0到16分，计算出平均得分，并与双尾研究进行比较t测试。

分析策略

使用SPSS统计软件(Version 26.0)中的“mixed”命令对重复测量的线性混合模型(LMM)进行数据分析。IBM公司)。将模拟类型和测量时间作为固定效应变量，参与者作为随机效应变量。对每个因变量进行单独的LMM分析，并相应地调整潜在的混杂因素。受试者内部重复测量之间的相关性被认为是“非结构化的”。平均GSR和模拟器疾病问卷采用平方根变换，皮质醇在LMM分析前采用自然对数变换。一个P值小于0.05被认为有统计学意义。结果测量的变化以平均变化表示(95% CI;P值)。类似地，AR和人体模型模拟之间的结果测量差异以平均值表示(AR-人体模型:平均差异的95% CI;P值)。

为了检验感知压力、抑郁和创伤后应激障碍是否会改变AR对皮质醇和GSR的影响，只对AR数据进行了LMM分析，包括潜在的影响调节器。如果P某潜在效应修饰因子的值大于.05，则排除其对AR与因变量之间关联的效应修饰。

我们首先报告模拟的心理影响，然后是生理影响。最后，我们简要地检查是否有证据表明，由于预先存在的心理特征的节制。

结果

在总共104名可能的参与者中，88人(85%)参与了研究。在这88名参与者中，37名(42%)为男性，51名(58%)为女医学生，平均年龄分别为25.2岁(标准差2.09,22-30岁范围)和24.7岁(标准差2.08,23-36岁范围)。

模拟的心理反应

消极情绪增加4.68 (3.57-5.79;P<.001)， 5.08 (3.96-6.21;P<.001)与AR模拟(表1)．然而，模拟类型之间的差异没有统计学意义，并根据实验当天进行了调整(ar -人体模型:0.41,95% CI -0.72至1.53;P=的相关性)。同样，自我报告的压力也增加了12.21 (9.53-14.90;P<.001)， 12.75 (10.03-15.47;P<.001)与AR模拟(表1)．然而，模拟类型之间的差异无统计学意义，并根据实验天数和参与者性别进行了调整(ar -人体模型:0.53,95% CI -2.35至3.42;P=点)。模拟应力(图1)在第1天比第2天高(第2天-第1天:-5.29,95% CI -10.06至-0.52;P= .03点;表1）;然而，模拟类型之间的差异无统计学意义，并根据实验天数和参与者的性别进行了调整(ar -人体模型:-2.17,95% CI -6.94至2.59;P= .37点)。压力在第1天也达到了更高的最大值(第2天-第1天:-6.60,95% CI -10.49至-2.72;P=措施;表1)，但在调整了日期和性别后，与模拟类型无关(ar -人体模型:-3.02,95% CI -6.83 ~ 0.80;P=点)。最后，在检查对模拟的开放式回答时，模拟类型之间的负面情绪词汇使用百分比没有统计学上的显著差异，调整了实验日期、性别和语言探究和词汇计数(ar -人体模型:0.33,95% CI -1.12至0.46;P= .41点)。

在模拟的第一天，叙事描述中使用的积极情绪词汇的百分比较高(第2天-第1天:-0.64,95% CI -1.18至-0.10;P= .02点;表1)，但在积极情绪词汇的使用百分比方面，模拟类型之间没有统计学上的显著差异，这是根据实验日期、参与者的性别和使用的总词汇数进行调整的(ar -人体模型:-0.40,95% CI -0.91至0.10;P=点)。

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模拟的生理反应

人体模型和AR模拟与GSR增加相关(GSR平方根的平均变化为0.38 μS: 0.31-0.46;P<。001和0.28:0.20-0.35;P<。001年,分别;表1)．有趣的是，与AR相比，人体模型组的GSR更高，并根据参与者的天数、性别和使用任何药物进行了调整(AR-人体模型:-0.11,95% CI -0.18至-0.03;P= .009)。

模拟组之间的平均皮质醇水平没有统计学上的显著差异(表1)，根据实验日期、参与者性别、参与者使用任何药物以及从醒来到模拟的过去时间进行调整(ar -人体模型:0.04,95% CI -0.05至0.13;P= .41点)。总体而言，男性参与者的皮质醇较高(男性减去女性:0.22,95% CI 0.03-0.40;P= .02点)。

模拟疾病反应

模拟疾病症状评分在模拟组之间没有统计学上的显著差异，该评分根据实验天数和参与者的性别进行了调整(ar -人体模型:0.17,95% CI -0.29至0.62;P=)。

既存心理特质的调节作用

创伤后应激障碍(P=.39)，基线感知压力(P=.09)，以及基线报告的抑郁症(P=.51)在引入基于AR预测唾液皮质醇或GSR的模型时未能达到统计学意义。因此，我们可以得出结论，这些预先存在的心理特征不能预测不利的压力相关结果。

讨论

主要研究结果

这项研究的目标是检验更真实的AR模拟是否会引起人们的关注，因为潜在的高压力、情绪或生理反应，特别是在涉及病人死亡的戏剧性医疗环境中。我们没有发现参与者对AR和标准医学人体模型训练模拟的心理和生理反应有统计学上的显著差异。在模拟过程中和之后，人体模型和AR模拟器都引发了情绪反应(即积极情绪的减少和消极情绪的增加)和应激反应的升高。然而，这些心理反应在模拟类型之间没有显著差异。

与之前工作的比较

这一发现与之前的研究一致，即医学教育中的模拟可以引发应激反应[41-43以及一系列的情绪和认知变化。正如这些研究表明的那样，压力的小幅增加与更好的学习结果有关，这反过来表明模拟的两种模式都可以对学习者产生有益的影响;然而，未来的研究将需要评估实际的学习结果。值得注意的是，有些人担心AR可能与危险的高水平压力有关，因为它增加了真实感和互动性;然而，它似乎并没有比过去的医疗培训方法更有压力(例如，这里的人体模型)，这增加了一些迹象，表明危险的压力水平不是一个问题，至少在这个模拟中是这样。进一步的亚分析检查了先前存在的创伤、感知压力和抑郁，在AR模拟的压力上没有显示出统计学上的显著差异，这表明即使是那些已经存在心理疾病的人，在这种情况下也不需要被AR技术排除在外。此外，与其他研究的平均水平相比，这些模拟中报告的压力和负面情绪似乎并没有处于不同的水平[44-46］．

从生理应激的角度来看，这项研究表明AR与标准人体模型模拟技术之间没有显著差异，除了一个小差异，即人体模型模拟器对皮肤电导的响应显著高于AR -与预期相反。然而，皮质醇的差异在两个平台上没有差异。这表明，与预期相反，尽管增强现实主义和更生动的互动，AR方法在心理和生理上与标准的基于人体模型的模拟器相当，而且它甚至可能比过去的学习模式更少生理压力。

考虑到涉及儿童死亡的模拟的性质，在每次模拟期间和之后，总体压力增加就不足为奇了。然而，在第二次模拟中，学生们的压力水平有所下降。先前的研究表明，模拟训练中的压力因素可能有助于获得压力管理技能[41］．除了压力管理技能，它还可以建议对模拟脱敏，无论哪种类型的模拟器。张等[47根据他们评估VR压力反应和现实生活情况的研究，VR模拟可以用来让儿科医生从压力环境中脱敏。然而，Hardernberg等人[48]在重复模拟中，护理学生的压力反应没有下降，这与我们的结果相矛盾。降低压力反应水平对于教育目的和未来对经历高压情况的许多类型的医疗从业人员的培训非常有用。

优势与局限

这项研究是有限的，因为它是一个单站点的研究，比较AR模拟和标准的基于人体模型的模拟。虽然我们试图观察情绪压力的多个评估指标(皮质醇、自我报告的压力和皮肤电活动)，但这些指标可能仍然没有完全捕捉到学生的压力反应。一些学生的手掌出汗较多，这使得GSR数据不太可靠，因为传感器更难在他们手上维持。最后，虽然我们控制了生物标记的许多可能的混杂因素(如药物、一天中的时间和性别)，但可能有其他因素未被解释，这可能导致数据中的偏差或噪声。

结论与启示

AR模拟器引发了与基于人体模型的模拟器相似的压力反应，这表明它们是医学教育的类似工具。此外，没有证据表明AR模拟器会给参与者造成与现有模拟方法不同的过度压力。未来的研究应评估AR模拟器是否能提高学习效果，或在重复使用时有助于脱敏或压力管理技能。AR技术相对较新，与标准人体模型模拟技术相比，其引发压力反应的能力有助于指导未来的教育实践和研究。