每天，医疗急救人员（医务人员、护士和医生等）勇敢地冲向突发事件的中心，随时准备挽救生命并提供关键救助。他们需要接受大量培训，以保持和提高技能。虽然他们的奉献精神和专业知识值得称赞，但他们在幕后所面临的情绪压力挑战却往往不为人知。

因此，对医疗急救人员的培训中，也包括如何识别并管理情绪和压力。

Malfait和她的研究团队以此开发了一种方法来同时量化急救人员的医疗技能表现与压力和情绪负荷。这种整合和同步将为模拟培训期间急救人员的表现提供独特的见解。

模拟训练至关重要

由于要面对复杂、时间紧迫和危及生命的紧急情况，急救人员需要接受广泛的培训。他们将参与逼真的情景模拟，精准模拟实际的紧急情况。对于如何作为一个团队协调工作、分配任务和做出关键决策进行练习。

通过录制这些模拟训练的视频，他们可以详细了解当时的情况。通过课后汇报，应急人员可以找出错误、知识差距或需要改进的地方，并采取相应的纠正措施。这是急救人员职业发展的重要组成部分。

压力和情绪影响技能表现

在这种情况下，仅凭临床知识和技能不足以提供最佳的医疗服务。除了技术专长外，医疗专业人员还需要掌握非技术技能，如抵抗压力并管理情绪的能力。

因此，急救人员需要全面认识压力对技能表现的的作用和负面影响，并在培训课程中解决如何识别并有效管理情绪和压力的问题。无论是个人层面还是团队层面。

Malfait 与她的研究小组就重点关注了这一尚待解决的问题。他们旨在开发一种方法，在模拟训练课程中同时且独立测量技术技能表现和心理生理负荷。

高效记录与分析技能表现

首先，研究团队通过分析医疗技能表现的结果来量化技术表现。

医疗人员会在一个模拟训练的实验室中执行多项医疗技术任务。例如环甲膜切开术——一种帮助病人在严重气道阻塞、外伤或呼吸衰竭等情况下更好呼吸的干预措施。

整个过程，使用行为观察记录分析系统（The Observer XT）观察记录。这样不仅可以进行现场观察，还可以进行详细的回顾性微观分析。专家可从医疗技能的多个组成部分进行行为编码，从而对急救人员在模拟训练过程中的技能表现进行评估(图1)。

图1

此外，The Observer XT的视频录制和后续分析允许以录制的正常速度、半速、五分之一和二十五分之一的速度暂停和回放视频，因此可以方便地测量时间间隔并进行更深入的分析。在录制过程中调整方向和缩放功能也为行为观察提供了更详细的视图。

模拟训练的实验室中配备了多台平移变焦摄像机和吸顶式麦克风，所有摄像机都是同步的，在录制过程中可以对方向和变焦分别进行控制。这种一站式整合都益于行为测定快速复盘系统（Viso）。

Viso 不仅提供记录过程中调整摄像机方向和变焦的功能，此外由于可以使用多台摄像机拍摄图像，使从不同角度观察行为表现成为可能。这样可以看到更多细节，让行为编码更加准确。

非侵入式的压力和情绪测量

此外，研究者还想了解急救人员在模拟训练中感受到的压力程度，以及他们如何管理个人认知资源，如应对技能、防御能力和自我效能感。因为当情境需求与个人应对需求的能力之间存在差距时，压力就会产生。

过往研究评估压力和情绪往往依赖于主观测量问卷。更客观的生理测量，如测量唾液和血清皮质醇水平，可能具有侵入性，并且难以实时获得。其他可进行实时测量的如心率变异性，需要可穿戴传感器，且数据可能会因为运动、药物或其他原因而混淆。

因此，基于非侵入测量的考量，本研究利用面部表情分析系统（FaceReader）记录了面部表情，并使用 Matlab 和 PRAAT 进行了语音分析。这两种方法都依赖于对情绪唤醒和情绪效价的系统测量。结合这两种分析方法，研究人员可以根据情绪的环状模型对情绪状态进行量化。

FaceReader会自动生成个体面部表情的分类。每个情绪值范围在[0,1]之间，表示其强度。此外，面部表情也可在20个动作单元（AU, Action Units）上进行分类（图2），并依据5点强度量表自动生成强度分类。不同AU的组合可能与无聊、困惑等情绪状态有关。唤醒程度可以根据不同AU的激活值和AU 43的倒数来计算(AU 43代表闭眼，表示低唤醒)。

图2

受益于同步分析的独特组合

Malfait 与她的团队深入探究了急救人员在模拟训练或真实情况下的表现。他们在本研究中开发的方法的最大优势在于将同时分析医疗急救技能和评估心理生理负荷独特地结合在一起。

此外，他们还使用了非侵入性的客观方法，即面部表情分析和声音分析，使研究者无需主观报告，也无需中断模拟，就能了解当前急救人员的压力水平。

参考文献

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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