ロボット支援肥満外科手術におけるトレーニングパスウェイと正式なカリキュラム：系統的レビュー

背景:

• ロボットプラットフォームは、肥満および代謝外科でますます使用されています。
• 標準化されたトレーニングは、安全なロボットスキル獲得に不可欠です。
• ロボット支援肥満外科手術における現在のトレーニングアプローチは、十分に標準化されていません。

研究 の 目的:

• ロボット支援肥満外科手術における既存の構造化されたトレーニングパスウェイとカリキュラムを系統的にレビューすること。
• 現在のトレーニングモデルにおける共通のコンポーネントと評価戦略を特定すること。
• ロボット支援肥満外科手術トレーニングのギャップと将来の方向性を強調すること。

主な方法:

• PRISMA 2020ガイドラインに従った系統的レビュー。
• PubMed、Embase、Scopus、およびCochrane Libraryを創刊以来検索しました。
• 構造化されたトレーニングプログラムまたはカリキュラムを報告する研究を含み、明確なカリキュラムのない学習曲線分析を除外しました。
• 構造化されたナラティブアプローチを使用してデータを統合しました。

主要な成果:

• 5件の研究が適格基準を満たし、多様なトレーニングモデルを記述していました。共通の要素には、シミュレーション、タスクの分解、監督下での進行、および能力ベンチマークが含まれていました。評価方法は多様で標準化されておらず、標準化された認定または長期的な結果を報告した研究はありませんでした。

結論:

• ロボット支援肥満外科手術のための構造化されたトレーニングパスウェイには、安全なスキル獲得のための要素が含まれています。
• 既存のカリキュラムは異質であり、標準化された評価フレームワークが欠けています。
• 将来の取り組みは、再現可能で安全な導入のために、能力主導の習熟度ベースのトレーニングモデルを優先する必要があります。