摘要
准确解读心电图(ECG)是护士的一项基本能力，特别是在心脏病学领域，及时识别心律失常可能挽救生命并显著影响患者预后。护士通常担任临床观察的第一线，因此他们解读心电图的能力对早期干预和安全的患者护理至关重要。然而，许多研究已指出护理人员在心电图解读技能方面存在持续的差距，强调了迫切需要有效、可获取的教育策略。
本研究旨在评估自导向电子学习(SDL)包在提高阿联酋迪拜拉希德医院心脏病学部门护士心律失常解读知识和能力方面的有效性。研究采用准实验性、单组前测/后测设计，样本包括50名在冠心病监护室工作的护士。数据通过经验证的结构化问卷收集，包括人口统计学数据和心电图解读测试。SDL包涵盖基础心电图知识、节律分析和心律失常管理。
结果显示，干预后知识水平有统计学上显著的15.92%的提高(t = -6.668, p < .001)。观察到与工作经验有明显相关性；具有1-5年工作经验的护士表现出最高的提高水平(p = .020)。基于性别(p = .234)或工作领域(p = .139)的差异无统计学意义。
本研究强调了加强护士心律失常解读技能的迫切需要，并证明SDL是弥补心脏病学等高危临床领域能力差距的有效、灵活且可扩展的方法。
引文： de Lima MJ, Jamil N, Vazhuthakkadu S, Mosleh S, Al-Nsair N (2025) 自导向电子学习对心脏病学中护士心律失常解读能力的影响. PLoS One 20(9): e0331043.
引言
心电图检查(ECG)已成为现代医学中不可或缺的诊断工具，使医疗专业人员能够监测心脏的电活动并检测各种心血管疾病。最初开发于一个世纪前，心电图现已被广泛采用作为急性冠脉综合征(ACS)和其他心脏疾病的首要诊断方法[1,2]。这种非侵入性测试在诊断危及生命的疾病（如心律失常，包括室性心动过速和心室颤动）方面发挥着关键作用，这些疾病是全球心脏骤停的主要原因[3,4]。鉴于其广泛应用，心电图解读是医疗专业人员，特别是护士的基本技能，他们在重症监护室[ICU]、急诊科[ED]和心脏监护病房等危重症环境中通常担任第一响应者[2-4]。
准确的心电图解读对心血管急症的及时诊断和干预至关重要。正确识别异常心律（如心律失常）的能力可显著影响临床决策和患者预后[5]。特别是在需要立即行动的情况下（如心脏骤停或危及生命的心律失常发作），快速解读至关重要。然而，尽管心电图解读很重要，研究显示护士在此领域的能力存在显著差距，特别是在急性护理环境中工作的护士[5,6]。
先前研究表明，护士的心电图解读知识和熟练程度因临床经验和培训而异。例如，Tahboub & Yilmaz[3]发现，许多护士，特别是经验有限的护士，在正确解读心电图纸带上存在困难，这影响了他们提供及时干预的能力。同样，最近的一项研究发现，包括护士在内的医疗专业人员在心电图解读技能方面存在显著差距，准确率在不同学科间差异很大[7]。这些差距凸显了需要改进旨在增强护士心电图解读技能的教育策略。
解决这一能力差距的一种有前景的方法是实施结构化教育干预，如自导向学习[SDL]包。SDL方法允许医疗专业人员按照自己的节奏学习，这在传统培训时间有限的繁忙临床环境中可能特别有益[8]。此外，自导向干预显著提高了各类医疗专业人员的心电图解读能力[9]。SDL项目可以显著提高护士的心电图解读技能，参与者在完成培训后在知识和实践熟练度方面均显示出明显改善[10]。
研究意义
本研究意义重大，因为它解决了护士在心电图解读方面的培训和能力方面的一个关键缺口，特别是在快速准确诊断对患者生存至关重要的急性护理环境中。心血管疾病，包括心律失常，仍然是全球死亡的主要原因[11]。鉴于护士在急诊和危重症环境中监测和解读心电图的关键作用，提高他们在这一技能上的熟练度直接关系到更好的患者预后[3,4]。
尽管明显需要加强培训，但传统方法如课堂学习和研讨会存在局限性，特别是在促进心电图解读技能的长期保持和应用方面[5,6]。本研究探索了自导向学习包作为传统培训方法的灵活有效替代方案，旨在为其在提高护士心电图解读能力方面的有效性提供证据。
本研究的目的是评估自导向学习(SDL)包在提高在危重症环境中工作的护士心电图解读技能方面的有效性。具体而言，研究旨在评估SDL干预是否能够增强护士准确检测和诊断心律失常的能力，从而提高他们在心电图解读方面的整体能力。研究还试图确定诸如临床经验年限等人口统计学因素是否影响SDL包的有效性。
本研究解决了以下研究问题：
- 在危重症环境中工作的护士心电图解读的知识和技能基线水平如何？
- 自导向学习包的实施是否能提高护士准确解读心电图和检测心律失常的能力？
- 诸如临床经验年限和工作领域等人口统计学因素如何影响SDL干预后心电图解读技能的提高？
方法
研究设计
本研究采用准实验性、单组前测/后测设计，评估自导向学习(SDL)包对护士心电图解读知识和技能（特别是心律失常检测）的有效性。
人群与样本
研究于2023年3月至5月进行，包括迪拜拉希德医院心脏病学部门的50名护士，该部门包括冠心病监护室(CCU)、高依赖监护室(HDU)和心脏介入治疗单元。参与者通过目的抽样选择，基于他们在研究期间的可用性及其在心电图监测和解读方面的临床参与情况。纳入标准要求参与者在心脏科至少有一年护理经验，并在参与前提供书面知情同意。
研究场所
本研究在阿联酋迪拜的一家786床位三级医疗机构拉希德医院进行。研究重点是心脏病学部门，特别是高依赖监护室、冠心病监护室和心脏介入单元。这些单元由约80名注册护士组成，为患有急性心脏疾病的患者提供危重症护理，包括需要复杂干预和侵入性操作的患者。
数据收集程序
前测用于评估干预前参与者的基线知识和技能。第一部分收集人口统计学信息，包括年龄、性别、工作经验年限、工作领域和自信水平。第二部分包括25个基于图像的心电图纸条问题，要求参与者识别心律失常。前测后立即提供教育干预，即通过在线平台访问的SDL包。为确保SDL包以及前测和后测准确衡量预期的学习成果，由学术和临床专家组成的小组审查了材料并确认了其结构效度，增强了对其内部可靠性的信心。该包包括六节课，涵盖基础心电图解读知识。这包括理解心脏电活动、识别正常心律、识别心电图波形成分、掌握导联放置、探索常见心律异常及其潜在机制和管理策略。每节课结束时都有简短练习来评估参与者知识。实施SDL包两周后，在心脏病学部门进行后测。要求参与者在45分钟内完成测试。测试包括25个基于图像的问题，展示心电图纸条，旨在评估参与者识别各种类型心律失常的能力，难度从基础到高级不等。
结局测量
主要结局指标是通过前测和后测分数评估的心电图解读知识和技能的提高。次要结局包括参与者在时间限制下识别心律失常的自我信心，模拟护士需要快速准确响应的真实临床场景。信心水平使用4点李克特量表测量，范围从"非常自信"到"不自信"。在前测和后测阶段，参与者需要在最多四十五分钟内完成问卷，每道心电图纸条题目有1.5分钟的答题时间。
伦理考虑
本研究的伦理批准由迪拜卫生局的迪拜科学研究中心伦理委员会(DSREC)获得。所有参与者均提供书面知情同意，并被告知有权随时退出研究。提供继续专业发展(CPD)点作为对其时间和参与的补偿。
数据分析
使用SPSS 28.0版进行数据分析。进行配对t检验以比较前测和后测分数，显著性水平设定为p < 0.05。使用均值、标准差、频数和百分比等描述性统计来描述人口统计学变量和测试分数。使用曼-惠特尼U检验分析性别与知识提高之间的关系，而单因素方差分析测试工作经验年限与测试分数提高之间的关联。此外，使用Kruskal-Wallis检验评估基于工作领域的知识提高差异。
结果
参与者人口统计学特征
共有50名来自拉希德医院心脏病学部门的护士参与本研究。样本包括在三个主要领域工作的护士：冠心病监护室(40%，n = 20)、心脏导管实验室(28%，n = 14)和普通心脏病学单元(32%，n = 16)。参与者年龄范围为25至52岁，中位年龄为34.5岁。大多数参与者为女性(70%，n = 35)，52%(n = 26)在各自单位的工作经验少于五年。关于教育程度，几乎所有参与者(98%)拥有学士学位，只有2%完成了文凭级教育。大多数参与者(46%，n = 23)在干预前自评为对心电图解读"有些自信"。详细的人口统计学数据见表1。
知识提高
实施自导向学习(SDL)干预后，护士心电图解读知识有明显且统计学上显著的提高。如表2所示，配对t检验结果显示，后测平均分数比前测分数提高了15.92%(从47.12提高到63.04，p < 0.001)。
性别与知识提高
尽管干预后男女参与者的平均分数均有提高，但女性护士的后测分数(65.60)略高于男性(57.06)。然而，当使用曼-惠特尼U检验分析(由于男性参与者数量相对较少)时，性别间知识获取的差异无统计学意义(p = 0.234)。
工作经验与知识提高
一个更显著的发现是临床工作经验年限与知识提高之间的关系。单因素方差分析显示存在统计学上显著的关联(p = 0.020)。具有1-5年工作经验的护士表现出最显著的提高，其平均分数从41.38提高到63.23，增长近22个百分点。具有6-10年工作经验的护士也表现出显著提高(p = 0.010)。有趣的是，具有11年或以上工作经验的护士仅表现出轻微提高，且无统计学意义(p = 0.257)。
工作领域与知识提高
在比较按单元(CCU、CIU和HDU)的知识获取时，所有组的平均分数均显示出统计学上显著的提高。然而，当集体分析时，各组在知识获取方面无统计学上显著的差异(p = 0.139)(表2)。
自信水平与知识提高
还探讨了自信水平与知识获取的关系。有趣的是，报告为"有些自信"或"中立"的护士在干预后表现出最显著的提高(p < 0.001)。另一方面，那些在培训前"非常自信"的护士仅表现出最小的提高，且无统计学意义(p = 0.398)。这一发现可能反映了天花板效应，即那些已经认为自己非常自信的个体可能没有太多可测量的提高空间，或者可能高估了他们的干预前技能。
讨论
准确解读心电图(ECG)是护士的一项基本技能，特别是在急性和危重症环境中，及时识别心律失常和其他心脏异常可直接影响患者预后。本研究结果证实了有针对性的教育干预(如自导向学习[SDL]包)在提高护士心电图解读熟练度方面的重要性。这一发现与先前研究一致，这些研究强调了持续教育和培训在提高医疗专业人员临床技能方面的重要性[2,7,12,13]。
在本研究中，护士在实施SDL包后心电图解读技能表现出显著提高，这一结果与其他评估教育干预对心电图能力有效性的研究一致[9,12]。后测分数的提高反映了SDL作为一种灵活且可获取的学习形式的有效性，可以整合到心脏病学和危重症监护病房等高需求环境中工作的护士繁忙日程中。
本研究中SDL的使用使护士能够按照自己的节奏学习，强化了他们识别常见和复杂心律失常的能力。这与先前研究结果一致，表明电子学习和自导向教育方法在增强各学科医疗专业人员的知识和实践技能方面是有效的[2,7,8,14]。SDL的灵活性使学习者能够以适合个人需求的方式与材料互动，促进关键知识的更好保持。
然而，需要注意的是，尽管本研究中的大多数护士表现出显著的知识提高，但研究也揭示了工作经验年限与心电图解读技能提高之间的相关性。具有1-5年工作经验的护士表现出最大的提高，而具有11年以上工作经验的护士表现出最小的提高。这可能表明经验更丰富的护士更可能依赖既定的实践模式，可能需要更高级或更专业的培训[4,15]。相反，性别和工作领域与知识提高之间缺乏显著相关性表明，SDL包适用于不同护理人口统计学和心脏病学单元分配[12,13]。
使用各种难度级别的心电图纸条是本研究的方法学优势，模拟了护士必须在高压环境中快速解读心电图的真实临床条件。这种方法反映了临床实践的复杂性，为参与者提供了接触常见和罕见心律失常的机会，从而增强了他们应对各种临床场景的能力。这种全面的培训对于准备护士应对危重症的挑战至关重要，因为在这些情况下及时准确地识别心律失常可能挽救生命[3,4]。
尽管有积极的结果，本研究也有必须承认的局限性。50名护士的样本量虽然对本环境足够，但限制了结果的普遍适用性。未来在多个医疗机构进行更大规模和更多样化人群的研究将提供更有力的证据，证明SDL在心电图教育中的有效性。此外，本研究侧重于短期知识提高，未评估心电图解读技能的长期保持。需要进一步研究来评估教育干预的持久性和其对临床实践的长期影响[6]。此外，虽然自信作为次要结局被测量以了解参与者的自我感知能力，但我们承认自我报告的自信可能受到社会期望偏差的影响。
对护理实践的启示
本研究结果对护理实践有几个重要启示。首先，SDL干预后心电图解读技能的显著提高表明，这种学习形式可以成为增强护理临床能力的有效工具。鉴于危重症环境的要求性质，护士通常是危及生命的心律失常的第一响应者，SDL的灵活性和可获取性为持续专业发展提供了一种实用解决方案，而不会干扰临床职责[2,9]。
其次，结果强调了对心电图解读进行持续教育和培训的必要性，特别是对工作经验更长的护士。定制教育干预以满足不同经验水平的特定需求可以优化学习成果，并确保所有护士，无论其资历如何，都能达到心电图解读所需的熟练度[12,13]。此外，定期进修课程和评估可以帮助维持通过SDL和电子学习项目获得的技能，确保护士在其职业生涯中保持心电图解读能力。
最后，本研究强调了在护理课程中更广泛实施SDL和电子学习模块的潜力。随着护士在患者护理中承担越来越自主的角色，特别是在急诊和危重症监护病房等高风险环境中，为他们提供做出独立、知情临床决策所需的工具至关重要。本研究中SDL包的成功表明，类似的教育方法可用于增强护士在其他关键诊断领域的能力，最终改善患者护理和预后[3,4]。
结论
本研究表明，自导向学习(SDL)包在显著提高护士心电图解读知识和技能方面（特别是在识别心律失常方面）是有效的。后测分数的提高为SDL是一种有效的教育工具提供了有力证据，特别是对在快速准确诊断技能至关重要的危重症环境中工作的护士。尽管结果令人鼓舞，但仍需要进一步研究来探索知识的长期保持以及这些技能在临床实践中的应用。此外，将研究扩展到包括更大规模和更多样化的人群将有助于验证研究结果并支持SDL在护理教育中的更广泛应用。
此外，本研究强调了SDL作为增强护士临床技能的灵活、可获取且有效工具的潜力，特别是在心脏病学和危重症环境中。随着医疗保健的不断发展，将SDL纳入持续教育计划对于确保护士在心电图解读能力方面保持熟练和自信至关重要，最终改善患者护理和预后[2,9,12]。
致谢
作者感谢穆罕默德·本·拉希德医学与健康科学大学(MBRU)为文章处理费提供的财政支持。
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