每天，醫療急救人員（醫務人員、護士和醫生等）勇敢地衝(chong) 向突發事件的中心，隨時準備挽救生命並提供關(guan) 鍵救助。他們(men) 需要接受大量培訓，以保持和提高技能。雖然他們(men) 的奉獻精神和專(zhuan) 業(ye) 知識值得稱讚，但他們(men) 在幕後所麵臨(lin) 的情緒壓力挑戰卻往往不為(wei) 人知。

因此，對醫療急救人員的培訓中，也包括如何識別並管理情緒和壓力。

Malfait和她的研究團隊以此開發了一種方法來同時量化急救人員的醫療技能表現與(yu) 壓力和情緒負荷。這種整合和同步將為(wei) 模擬培訓期間急救人員的表現提供見解。

模擬訓練至關(guan) 重要

由於(yu) 要麵對複雜、時間緊迫和危及生命的緊急情況，急救人員需要接受廣泛的培訓。他們(men) 將參與(yu) 逼真的情景模擬，精準模擬實際的緊急情況。對於(yu) 如何作為(wei) 一個(ge) 團隊協調工作、分配任務和做出關(guan) 鍵決(jue) 策進行練習(xi) 。

通過錄製這些模擬訓練的視頻，他們(men) 可以詳細了解當時的情況。通過課後匯報，應急人員可以找出錯誤、知識差距或需要改進的地方，並采取相應的糾正措施。這是急救人員職業(ye) 發展的重要組成部分。

壓力和情緒影響技能表現

在這種情況下，僅(jin) 憑臨(lin) 床知識和技能不足以提供最佳的醫療服務。除了技術專(zhuan) 長外，醫療專(zhuan) 業(ye) 人員還需要掌握非技術技能，如抵抗壓力並管理情緒的能力。

因此，急救人員需要全麵認識壓力對技能表現的的作用和負麵影響，並在培訓課程中解決(jue) 如何識別並有效管理情緒和壓力的問題。無論是個(ge) 人層麵還是團隊層麵。

Malfait 與(yu) 她的研究小組就重點關(guan) 注了這一尚待解決(jue) 的問題。他們(men) 旨在開發一種方法，在模擬訓練課程中同時且獨立測量技術技能表現和心理生理負荷。

高效記錄與(yu) 分析技能表現

首先，研究團隊通過分析醫療技能表現的結果來量化技術表現。

醫療人員會(hui) 在一個(ge) 模擬訓練的實驗室中執行多項醫療技術任務。例如環甲膜切開術——一種幫助病人在嚴(yan) 重氣道阻塞、外傷(shang) 或呼吸衰竭等情況下更好呼吸的幹預措施。

整個(ge) 過程，使用行為(wei) 觀察記錄分析係統（The Observer XT）觀察記錄。這樣不僅(jin) 可以進行現場觀察，還可以進行詳細的回顧性微觀分析。專(zhuan) 家可從(cong) 醫療技能的多個(ge) 組成部分進行行為(wei) 編碼，從(cong) 而對急救人員在模擬訓練過程中的技能表現進行評估(圖1)。

圖1

此外，The Observer XT的視頻錄製和後續分析允許以錄製的正常速度、半速、五分之一和二十五分之一的速度暫停和回放視頻，因此可以方便地測量時間間隔並進行更深入的分析。在錄製過程中調整方向和縮放功能也為(wei) 行為(wei) 觀察提供了更詳細的視圖。

模擬訓練的實驗室中配備了多台平移變焦攝像機和吸頂式麥克風，所有攝像機都是同步的，在錄製過程中可以對方向和變焦分別進行控製。這種一站式整合都益於(yu) 行為(wei) 測定快速複盤係統（Viso）。

Viso 不僅(jin) 提供記錄過程中調整攝像機方向和變焦的功能，此外由於(yu) 可以使用多台攝像機拍攝圖像，使從(cong) 不同角度觀察行為(wei) 表現成為(wei) 可能。這樣可以看到更多細節，讓行為(wei) 編碼更加準確。

非侵入式的壓力和情緒測量

此外，研究者還想了解急救人員在模擬訓練中感受到的壓力程度，以及他們(men) 如何管理個(ge) 人認知資源，如應對技能、防禦能力和自我效能感。因為(wei) 當情境需求與(yu) 個(ge) 人應對需求的能力之間存在差距時，壓力就會(hui) 產(chan) 生。

過往研究評估壓力和情緒往往依賴於(yu) 主觀測量問卷。更客觀的生理測量，如測量唾液和血清皮質醇水平，可能具有侵入性，並且難以實時獲得。其他可進行實時測量的如心率變異性，需要可穿戴傳(chuan) 感器，且數據可能會(hui) 因為(wei) 運動、藥物或其他原因而混淆。

因此，基於(yu) 非侵入測量的考量，本研究利用麵部表情分析係統（FaceReader）記錄了麵部表情，並使用 Matlab 和 PRAAT 進行了語音分析。這兩(liang) 種方法都依賴於(yu) 對情緒喚醒和情緒效價(jia) 的係統測量。結合這兩(liang) 種分析方法，研究人員可以根據情緒的環狀模型對情緒狀態進行量化。

FaceReader會(hui) 自動生成個(ge) 體(ti) 麵部表情的分類。每個(ge) 情緒值範圍在[0,1]之間，表示其強度。此外，麵部表情也可在20個(ge) 動作單元（AU, Action Units）上進行分類（圖2），並依據5點強度量表自動生成強度分類。不同AU的組合可能與(yu) 無聊、困惑等情緒狀態有關(guan) 。喚醒程度可以根據不同AU的激活值和AU 43的倒數來計算(AU 43代表閉眼，表示低喚醒)。

圖2

受益於(yu) 同步分析的組合

Malfait 與(yu) 她的團隊深入探究了急救人員在模擬訓練或真實情況下的表現。他們(men) 在本研究中開發的方法的優(you) 勢在於(yu) 將同時分析醫療急救技能和評估心理生理負荷結合在一起。

此外，他們(men) 還使用了非侵入性的客觀方法，即麵部表情分析和聲音分析，使研究者無需主觀報告，也無需中斷模擬，就能了解當前急救人員的壓力水平。

參考文獻

Malfait, A., Van Puyvelde, M., DETAILLE, F., Neyt, X., Waroquier, F., & Pattyn, N. (2023). Unveiling Readiness of Medical First Responders in Simulation Trainings: Insights beyond Queries. Emerging Technologies in Healthcare and Medicine, 116(116).

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