建立 laparoscopic 和机器人距离胃切除术的学习曲线:系统性审查和元回归分析

科学领域:

• 手术瘤学手术瘤学
• 最少侵入性的手术
• 胃肠道手术 胃肠道手术

背景情况:

• 最少侵入性远部胃切除术 (MIDG) 是胃癌的开放性手术的可行替代方案.
• 包括腹腔镜远距离胃切除术 (LDG) 和机器人远距离胃切除术 (RDG) 在内的MIDG手术涉及一个影响外科医生熟练性的学习曲线 (LC).
• 量化克服LC (NLC) 所需病例数量对于安全实施至关重要.

研究的目的:

• 评估和比较需要克服机器人远部胃切除术 (RDG) 的学习曲线 (NLC) 的病例数量与腹腔镜远部胃切除术 (LDG).
• 分析可能影响MIDG中的NLC的因素.

主要方法:

• 在MIDG中报告NLC的研究的系统审查和元分析,通过搜索PubMed,Embase,Scopus和Cochrane图书馆确定,直到2022年8月.
• 减少端口/单端口MIDG的NLC被单独分析.
• 普森平均值和负二项式回归被用来确定和比较LDG和RDG之间的NLC.

主要成果:

• 对45篇文章 (71个数据集,7776名患者) 的分析显示,与LDG (46.7例) 相比,RDG的NLC显著较低 (22.4例).
• 对于NLC的发病率比率为0.48 (p<0.001),表明RDG熟练程度达到更快.
• 之前的腹腔镜胃切除术经验和特定的外科手术技术在元回归分析中没有显著影响整体NLC.

结论:

• 机器人远部胃切除术 (RDG) 与腹腔镜远部胃切除术 (LDG) 相比,显示了较短的学习曲线 (NLC).
• 机器人系统的人体工程学优势和潜在的腹腔镜前经验可能有助于 RDG 的更快的学习曲线.
• 这些发现对培训和采用MIDG技术有影响.