综述：混合现实在院前急救护理教育中的应用：范围综述

这篇综述系统评价了混合现实（MR）技术在院前急救护理教育中的应用现状，指出MR设备可分为桌面VR、沉浸式VR和混合现实三类，能显著提升学员学习积极性与效率（但未改变学习结果），尤其适用于小型事故场景和灾难应急响应训练。尽管MR无法完全替代真实模拟，但其低成本、高适应性特点使其成为传统教学的重要辅助资源，未来可探索与人工智能（AI）结合的开发方向。

　　

混合现实技术如何重塑院前急救护理教育？

Abstract
院前急救是急诊医疗服务体系（EMS）的核心环节。数据显示，拥有专业院前急救人员的国家，危重伤患死亡率仅为6^?
%，而缺乏相关人员的地区高达36^?
%（World Health, 2014）。传统培训依赖真人演练和高仿真模型，但存在资源消耗大、场景单一等局限。混合现实（MR）技术通过虚实结合的特性，为这一领域带来突破性变革。

Background
MR技术能模拟真实环境中难以复现的急救场景，如心脏骤停、车祸及大规模伤亡事件（MCIs）。其设备谱系涵盖桌面VR（仅需基础配置）、沉浸式头显（如Meta Quest）以及混合现实系统（Radianti et al., 2020）。研究证实，MR在四项核心训练中表现突出：无菌操作流程训练、触觉反馈技能模拟、低成本灾难场景复现，以及基于角色扮演的团队协作软技能培养（Plotzky et al., 2021）。

Methods
本研究遵循JBI范围综述框架，系统检索7大数据库，最终纳入21篇文献。筛选流程严格遵循PRISMA-ScR标准，重点关注MR设备类型、适用场景及教育成效三维度。

Results
分析显示，当前MR应用呈现三大特征：

1. 设备分化：桌面VR适合基础操作训练，沉浸式VR提升场景代入感，而MR系统可实现虚实交互的进阶演练。
2. 场景适配性：83^?
   %研究集中于小型事故模拟，仅17^?
   %涉及复杂转运流程（如危重患者空中救援）。
3. 教育成效矛盾：学员满意度提升92^?
   %，但考核成绩仅提高4^?
   %，提示MR更擅长激发动机而非替代认知建构。

Discussion
MR的局限性在于触觉反馈精度不足（尤其对静脉穿刺等精细操作），且多人协作功能尚不完善。值得注意的是，结合AI的智能导引系统能动态调整案例难度，未来或可弥补这一缺口（Heldring et al., 2024）。

Conclusion
作为传统教学的“催化剂”，MR技术正推动院前急救教育向低成本、高频次、高定制化方向发展。下一步研究应聚焦跨平台设备标准化，以及AI驱动的自适应学习系统开发。

Authors' contributions
研究团队来自中南大学，获得该校研究生教改项目（2024JGB068）和中央高校基金（2025ZZTS0865）支持，声明无利益冲突。