Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Kinh nghiệm trước đây trong phẫu thuật trực tràng nội soi có thể giảm thiểu đường cong học tập cho việc cắt bỏ trực tràng bằng robot: phân tích tổng hợp
Tóm tắt
Đường cong học tập cho phẫu thuật cắt bỏ đại trực tràng bằng robot vẫn chưa được xác định rõ ràng. Nghiên cứu này nhằm điều tra đường cong học tập của các bác sĩ phẫu thuật trực tràng nội soi có kinh nghiệm khi bắt đầu thực hiện cắt bỏ toàn bộ méo trực tràng (TME) bằng robot, sử dụng biểu đồ tổng hợp (CUSUM). Đây là một loạt trường hợp hồi cứu phân tích những bệnh nhân đã trải qua phẫu thuật TME nội soi hoặc bằng robot nhằm chữa trị và theo dõi ung thư trực tràng do hai bác sĩ thực hiện. Các trường hợp TME bằng robot liên tiếp đầu tiên của mỗi bác sĩ được phối hợp 1:1 với các trường hợp TME nội soi dựa trên độ tuổi, chỉ số khối cơ thể, mức độ của Hiệp hội Gây mê Hoa Kỳ, giai đoạn T (AJCC) và vị trí khối u. Các trường hợp nội soi được phối hợp xác định tiêu chuẩn cá nhân cho các chỉ số chất lượng: thời gian phẫu thuật, giai đoạn R, số lượng hạch bạch huyết thu hoạch, thời gian nằm viện và các biến chứng lớn (mức độ Clavien-Dindo 3-5). Sự sai lệch vượt quá một phần tư độ lệch chuẩn từ trung bình đối với các chỉ số liên tục, hoặc vượt quá rủi ro quan sát được đối với các chỉ số nhị phân được định nghĩa là ngoài mục tiêu với một sự uốn cong đi lên trong đường cong CUSUM. Từ năm 2006 đến 2015, 384 (294 nội soi; 90 robot) TME đã đáp ứng tiêu chí đưa vào. Bác sĩ A đã thực hiện 206 (70,1%) trường hợp nội soi và 43 (47,8%) trường hợp bằng robot. Bác sĩ B đã thực hiện 88 (29,9%) trường hợp nội soi và 47 (52,2%) trường hợp bằng robot. Sau khi phối hợp, không có biến cố nào thể hiện sự khác biệt tiêu chuẩn hóa tuyệt đối >0,25. Đối với bác sĩ A, các đường cong CUSUM không cho thấy quá trình học tập rõ ràng so với tiêu chuẩn nội soi của ông. Đối với bác sĩ B, một quá trình học tập về thời gian phẫu thuật, số lượng hạch bạch huyết thu hoạch và các biến chứng lớn đã được thể hiện thông qua một sự uốn cong đi lên ban đầu của các đường cong CUSUM; sau 15 trường hợp, tất cả các chỉ số chất lượng đều nằm trong mục tiêu chung. Đối với các bác sĩ phẫu thuật trực tràng nội soi có kinh nghiệm, quá trình học tập chính thức cho TME bằng robot có thể ngắn để đạt được mức hiệu suất tương tự như thực hiện phẫu thuật nội soi thông thường.
Từ khóa
#đường cong học tập #phẫu thuật cắt bỏ đại trực tràng bằng robot #cắt bỏ toàn bộ méo trực tràng #phân tích tổng hợp #phẫu thuật nội soi #biến chứng lớnTài liệu tham khảo
Shah J, Vyas A, Vyas D (2014) The History of Robotics in Surgical Specialties. Am J Robot Surg 1:12–20
Feroci F, Vannucchi A, Bianchi PP, Cantafio S, Garzi A, Formisano G, Scatizzi M (2016) Total mesorectal excision for mid and low rectal cancer: Laparoscopic vs robotic surgery. World J Gastroenterol 22:3602–3610
D’Annibale A, Pernazza G, Monsellato I, Pende V, Lucandri G, Mazzocchi P, Alfano G (2013) Total mesorectal excision: a comparison of oncological and functional outcomes between robotic and laparoscopic surgery for rectal cancer. Surg Endosc 27:1887–1895
Bianchi PP, Ceriani C, Locatelli A, Spinoglio G, Zampino MG, Sonzogni A, Crosta C, Andreoni B (2010) Robotic versus laparoscopic total mesorectal excision for rectal cancer: a comparative analysis of oncological safety and short-term outcomes. Surg Endosc 24:2888–2894
Araujo SE, Seid VE, Klajner S (2014) Robotic surgery for rectal cancer: current immediate clinical and oncological outcomes. World J Gastroenterol 20:14359–14370
Wang M, Kang X, Wang H, Guan W (2014) A meta-analysis on the outcomes and potential benefits of hybrid robotic technique in rectal cancer surgery. Zhonghua Wei Chang Wai Ke Za Zhi 17:785–790
Trastulli S, Farinella E, Cirocchi R, Cavaliere D, Avenia N, Sciannameo F, Gulla N, Noya G, Boselli C (2012) Robotic resection compared with laparoscopic rectal resection for cancer: systematic review and meta-analysis of short-term outcome. Colorectal Dis 14:e134–e156
Collinson FJ, Jayne DG, Pigazzi A, Tsang C, Barrie JM, Edlin R, Garbett C, Guillou P, Holloway I, Howard H, Marshall H, McCabe C, Pavitt S, Quirke P, Rivers CS, Brown JM (2012) An international, multicentre, prospective, randomised, controlled, unblinded, parallel-group trial of robotic-assisted versus standard laparoscopic surgery for the curative treatment of rectal cancer. Int J Colorectal Dis 27:233–241
Yamaguchi T, Kinugasa Y, Shiomi A, Sato S, Yamakawa Y, Kagawa H, Tomioka H, Mori K (2015) Learning curve for robotic-assisted surgery for rectal cancer: use of the cumulative sum method. Surg Endosc 29:1679–1685
Dindo D, Demartines N, Clavien PA (2004) Classification of surgical complications: a new proposal with evaluation in a cohort of 6336 patients and results of a survey. Ann Surg 240:205–213
Ahmed J, Kuzu MA, Figueiredo N, Khan J, Parvaiz A (2016) Three-step standardized approach for complete mobilization of the splenic flexure during robotic rectal cancer surgery. Colorectal Dis 18:O171–O174
Bolsin S, Colson M (2000) The use of the Cusum technique in the assessment of trainee competence in new procedures. Int J Qual Health Care 12:433–438
Chang WR, McLean IP (2006) CUSUM: a tool for early feedback about performance? BMC Med Res Methodol 6:8
Kestin IG (1995) A statistical approach to measuring the competence of anaesthetic trainees at practical procedures. Br J Anaesth 75:805–809
Montgomery DC (2009) Introduction to statistical quality control, 6th edn. Wiley, Hoboken
Thoemmes F (2012) Propensity score matching in SPSS. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1201/1201.6385.pdf. asXiv:1201.6385; Accessed 18 Augu 2016.
R Core Team (2012) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna
Ho DE, Imai K, King G, Stuart EA (2011) MatchIt: nonparametric preprocessing for parametric causal inference. J Stat Softw 42:28
Bowers J, Fredrickson M, Hansen B (2010) RItools: Randomization Inference Tools. pp R package
Iacus S, King G, Porro G (2009) cem: Sorftware for Coarsened Exact Matching. pp R package
Colquhoun PH (2008) CUSUM analysis of J-pouch surgery reflects no learning curve after board certification. Can J Surg 51:296–299
Biau DJ, Resche-Rigon M, Godiris-Petit G, Nizard RS, Porcher R (2007) Quality control of surgical and interventional procedures: a review of the CUSUM. Qual Saf Health Care 16:203–207
Bowles TA, Watters DA (2007) Time to CUSUM: simplified reporting of outcomes in colorectal surgery. ANZ J Surg 77:587–591
Trinh BB, Jackson NR, Hauch AT, Hu T, Kandil E (2014) Robotic versus laparoscopic colorectal surgery. JSLS 18:3
Fung AK, Aly EH (2013) Robotic colonic surgery: is it advisable to commence a new learning curve? Dis Colon Rectum 56:786–796
de Jesus JP, Valadao M, de Castro Araujo RO, Cesar D, Linhares E, Iglesias AC (2016) The circumferential resection margins status: A comparison of robotic, laparoscopic and open total mesorectal excision for mid and low rectal cancer. Eur J Surg Oncol 42:808–812
Baxter NN (2009) Is lymph node count an ideal quality indicator for cancer care? J Surg Oncol 99:265–268
Wang J, Kulaylat M, Rockette H, Hassett J, Rajput A, Dunn KB, Dayton M (2009) Should total number of lymph nodes be used as a quality of care measure for stage III colon cancer? Ann Surg 249:559–563
Cooper MA, Ibrahim A, Lyu H, Makary MA (2015) Underreporting of robotic surgery complications. J Healthc Qual 37:133–138
Scarpinata R, Aly EH (2013) Does robotic rectal cancer surgery offer improved early postoperative outcomes? Dis Colon Rectum 56:253–262