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在医学教育中，心包穿刺术（pericardiocentesis）培训面临挑战，因其复杂且临床应用少。研究人员对比 3D 打印人体模型与虚拟现实（VR）模拟在该培训中的效果。结果显示二者各有优势，混合培训方式效果更佳。这为医学教育提供新策略，提升培训效果。
在医学领域，心包穿刺术是一项用于抽取心包腔内过多积液、缓解心脏压塞的重要有创操作。然而，由于其操作难度大，涉及复杂的解剖结构，如靠近心肌、冠状动脉和肺部等关键部位，对穿刺针的角度和推进控制要求极高，且在临床实践中应用频率不高，导致传统培训方式难以让医学生有效掌握这一技能。欧洲重症医学基于能力的培训计划（CoBaTrICE）虽已将心包穿刺术列为重症监护专家的必备能力，但目前仍缺乏标准化的培训方法。在此背景下，寻找更有效的培训方式迫在眉睫。
来自西班牙多个机构的研究人员开展了一项关于心包穿刺术培训的研究。他们旨在评估将 3D 打印人体模型和 VR 模拟整合到心包穿刺术培训中的可行性，分析二者结合对技能获取、认知负荷和应激适应的影响。该研究成果发表在《Advances in Simulation》上。
为开展此项研究，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，他们运用准实验交叉设计，让 35 名大四医学生先后接受 VR 模拟和 3D 打印人体模型培训。在培训前，学生需完成标准化教学模块并提供书面知情同意。同时，研究人员开发了 3D 打印人体模型和 VR 模拟，且二者均经过由五位重症监护专家组成的小组进行的两轮德尔菲验证。在评估阶段，利用客观结构化临床考试（OSCE）评估学习成果，通过心率变异性（HRV）分析应激反应，借助美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）测量认知负荷。
研究结果如下：
- 学习成果：通过 Wilcoxon 符号秩检验对比 3D 打印人体模型和 VR 模拟中的任务执行情况，发现参与者在需要触觉反馈和精细运动控制的任务上，如材料处理和引流放置，使用 3D 打印人体模型表现更优，具有中到大的效应量；而在血压监测、心律分析和进针角度方面，二者无显著差异，这表明 VR 培训在认知方面足够，但在操作执行的物理精度上有所欠缺。
- 应激反应：利用 Friedman 检验分析 HRV 参数，并进行 Benjamini - Hochberg 校正以控制多重比较。结果显示，与 VR 和基线相比，在使用 3D 打印人体模型培训期间，SD1/SD2 比值显著升高，表明 3D 打印人体模型引发了更强的自主应激反应，更接近真实临床操作的压力环境；而 VR 培训引发的生理应激反应较低。
- 认知负荷：根据 NASA - TLX 的自我报告认知工作量得分，参与者在 VR 培训期间的心理需求和努力程度显著低于 3D 打印人体模型培训，其他工作量维度如身体需求、时间需求、绩效和挫败感在两种培训方式之间无显著差异，这说明 VR 培训的认知负荷更低，更适合用于初始的操作熟悉阶段。
研究结论和讨论部分指出，3D 打印人体模型和 VR 模拟在心包穿刺术培训中各有独特优势。3D 打印人体模型有助于触觉技能的获取，而 VR 模拟能在低压力环境下增强认知参与度。采用混合培训方法，即先通过 VR 进行认知构建，再过渡到 3D 打印模型进行实践操作，可优化学习效果，符合体验式学习理论。这种混合培训模式不仅能平衡概念理解和运动技能的提升，还能减少早期培训阶段的认知过载和应激反应。此外，该模式成本效益高，尤其适用于资源有限的环境，有助于提高医学教育的可及性和有效性。未来研究可进一步关注混合培训技能的长期保留情况、在不同医学教育水平的可扩展性，以及新兴技术如人工智能（AI）和高保真触觉反馈对优化混合培训模型的作用。
