訓練生のためのロボットの補助による腹腔鏡子宮切除術の重要なステップを深く掘り下げます

科学分野:

• 最低侵襲性外科手術です.
• 外科教育についてです.
• ロボットによる外科手術

背景:

• ロボットによる腹腔鏡子宮切除術 (RALH) がますます利用されています.
• 教育的な観点から外科的パフォーマンスを評価することは,訓練にとって不可欠です.
• 手術プロセスモデル (SPM) のような構造化されたフレームワークは,詳細な手順分析に役立ちます.

研究 の 目的:

• RALHにおける専門外科医と未経験外科医の間の外科的パフォーマンスを比較する.
• 技能のギャップが存在する特定のフェーズやステップを特定する.
• 外科的パフォーマンスのグループ内変動性を分析する.

主な方法:

• 57の連続したRALHビデオ録音 (2020年8月 - 2021年9月) の分析.
• SPMを使用した手順を7段階と24段階に分割する.
• 専門医 (n=4, >35 RALHs) と限られた経験 (n=4) の外科医の間のフェーズ/ステップにかかる時間の比較.

主要な成果:

• 専門家は,4つの段階において,手術現場へのアクセスと子宮血管の制御を含む4つの段階において,著しく速かった.
• 効率の向上は,5つの特定の外科的ステップで観察されました. 例えば,丸い帯を切断.
• 両グループは,パフォーマンスのグループ内での有意な変動を示した.

結論:

• 専門医と経験の少ないRALH外科医の間に顕著なスキルのギャップが存在します.
• 特定の技術的なスキルのターゲット化された精錬は,パフォーマンスの改善に不可欠です.
• 証拠に基づいたロボット外科研修プログラムの開発は,RALH教育のために必要である.