扩展现实技术在心肺复苏培训中的效果评估：基于贝叶斯网络Meta分析的MR与AR优势验证

针对传统心肺复苏(CPR)培训存在资源限制与互动不足的问题，中南大学湘雅医院团队通过贝叶斯网络Meta分析，首次系统比较增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和混合现实(MR)三种扩展现实(XR)技术的培训效果。研究发现MR显著提升胸外按压深度(SMD=10.96)，AR优化胸壁完全回弹率(SMD=52.95)，为CPR培训革新提供循证依据。论文发表于《BMC Emergency Medicine》，为急诊医学教育数字化转型指明方向。

　　

心脏骤停患者的生死往往取决于高质量心肺复苏(CPR)的实施，但传统培训模式长期面临师资场地限制、互动不足等瓶颈。随着扩展现实(XR)技术兴起，增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和混合现实(MR)能否突破这些桎梏？中南大学湘雅医院团队在《BMC Emergency Medicine》发表的研究，通过创新性的贝叶斯网络Meta分析，首次对三种XR技术进行头对头比较，为CPR培训的数字化转型提供了关键证据。

研究团队采用PRISMA指南框架，系统检索5大数据库1970-2024年间11项随机对照试验(RCT)，涵盖1190名参与者。运用Stata 15 SE和ADDIS软件进行贝叶斯网络Meta分析，采用随机效应模型处理高异质性数据(I²

80%)，通过SUCRA排序评估技术优劣。关键指标包括胸外按压深度、速率及胸壁完全回弹率，证据质量采用CINeMA工具基于GRADE框架评估。

胸外按压深度
10项研究数据显示，MR以87.4%的SUCRA值成为最优选择，较传统培训显著提升深度(SMD=10.96,95%CI 0.95-20.82)。这种虚实融合技术通过实时力学反馈，帮助学员精准掌握5-6cm的按压标准。

胸壁完全回弹率
5项研究证实AR表现惊艳，SUCRA值高达99.1%，其数字叠加特性可直观纠正"按压后胸壁未充分回弹"这一常见错误，效果远超传统方法(SMD=52.95,95%CI 25.94-80.48)。

胸外按压速率
9项研究显示XR技术对100-120次/分钟的速率调控无显著优势，反映当前技术对节奏训练的局限性。

这项研究首次揭示不同XR技术的差异化价值：MR长于深度控制，AR精于回弹指导，而VR因缺乏实体反馈暂处劣势。证据质量评估显示主要结论可信度中至高，仅因样本量限制对MR结果稍有保留。研究者特别指出，XR技术不仅解决资源约束问题，其沉浸式特性更能提升学员参与度——这对需要反复练习的CPR技能至关重要。

该研究的临床意义在于为培训机构提供了精准的技术选型依据：MR适合需要力学反馈的核心技能训练，AR则适用于细节动作矫正。随着AI眼镜等设备发展，未来XR技术还可能实现"培训-实战"无缝衔接。当然，长期技能保留效果仍需更多研究验证，这也是团队下一步探索方向。这项发表于急诊医学顶级期刊的成果，标志着CPR教育正式迈入智能交互新时代。