
Integração da Realidade Virtual e Aumentada na Enfermagem Obstetrícia e Educação de Parteira: Revisão Sistemática
Medicina e TecnologiaO que aconteceu
Tecnologias como realidade virtual (RV) e realidade aumentada (RA) têm sido cada vez mais incorporadas ao ensino de enfermagem para apoiar o desenvolvimento de competências cognitivas, psicomotoras e comportamentais. Na obstetrícia, ambientes imersivos oferecem oportunidades para simular cenários clínicos de alto risco ou baixa frequência, fortalecendo a confiança e a preparação dos alunos para a prática profissional. No entanto, ainda há uma variabilidade significativa na forma como a RV e a RA são implementadas pedagogicamente, com compreensão limitada do seu fundamento teórico, desenho instrucional e resultados educacionais. Esta revisão sistemática teve como objetivo sintetizar e avaliar criticamente as características de programas educacionais utilizando RV e RA para desenvolver competências entre estudantes e profissionais de enfermagem e parteiras. Esta revisão seguiu as diretrizes PRISMA (Preferred Reporting Itens for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 e Síntese Sem Meta-Análise (SWiM) e foi registrada no PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews). Uma busca abrangente foi realizada em agosto de 2024 nas bases de dados PubMed, Web of Science, Scopus e Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL). Os estudos elegíveis foram experimentais, quase experimentais ou observacionais, envolvendo estudantes de graduação ou pós-graduação em enfermagem, enfermagem obstétrica ou parteira, bem como parteiras certificadas ou enfermeiras obstétricas. Dois revisores independentes realizaram triagem, extração de dados e avaliação de qualidade usando ferramentas Joanna Briggs Institute (JBI) e a escala Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI). Os dados foram sintetizados narrativamente segundo categorias temáticas predefinidas.
O que encontraram
Four studies published between 2021 and 2024 met the inclusion criteria, encompassing 634 participants (360 midwifery students and 274 midwives or nurse-midwives). Two randomized controlled trials and 2 quasi-experimental studies were included. Interventions used VR in 3 studies and AR in one, simulating scenarios such as normal and complicated childbirth, neonatal resuscitation, and emergency obstetric procedures. Most interventions focused on developing technical competencies, while one also addressed teamwork and communication. Only 2 studies explicitly reported theoretical or pedagogical frameworks, and 2 mentioned alignment with the INACSL Healthcare Simulation Standards of Best Practice. Structured briefing or debriefing was rarely described. All studies assessed learning outcomes (Kirkpatrick level 2), and 3 included participants' satisfaction (level 1). Methodological quality, measured by MERSQI, ranged from 10.0 to 14.5, with a mean score of 12.9 (SD 2.0), indicating moderate to high quality.
Trecho mantido em inglês: a tradução automática não passou na conferência de números.
Por que isso importa
Evidências sugerem que RV e RA podem melhorar o aprendizado em enfermagem obstétrica e educação de parteiras, proporcionando ambientes de aprendizagem seguros, experienciais e interativos. No entanto, o uso limitado de referenciais teóricos e o desenho instrucional estruturado evidenciam a necessidade de intervenções mais fundamentadas pedagogicamente. Pesquisas futuras devem priorizar a integração de teorias de aprendizagem, instrumentos de avaliação validados e padrões de simulação de melhores práticas para fortalecer o impacto educacional e a integração curricular de tecnologias imersivas na formação em enfermagem e parteira.
Tradução automática do resumo original, publicado em JMIR nursing sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Integration of Virtual and Augmented Reality Into Obstetric Nursing and Midwifery Education: Systematic Review
Mariana Luisa Firmiano, Ana Paula Assunção Moreira, Flaviana Vely Mendonça Vieira, Carla Sa-Couto, Alexandrina Cardoso
Descritores MeSH
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