扩展现实对机器人辅助手术培训的影响:系统性审查和元分析
Michael Bickford1, Fayez Alruwaili2, Sara Ragab1
1Rowan-Virtua School of Osteopathic Medicine, Rowan University, Stratford, NJ, 08084, USA.
Journal of robotic surgery
|July 22, 2025
概括
与没有额外培训相比,扩展现实模拟器显著改善了新手的机器人手术培训. 扩展现实的表现与传统的培训方法相美.
科学领域:
- 医疗模拟 医疗模拟
- 外科教育的外科教育
- 机器人在医学中的机器人
背景情况:
- 机器人辅助手术 (RAS) 对外科医生来说是一个的学习曲线.
- 传统的训练方法涉及动物或塑料模型.
- 扩展现实 (XR) 模拟器正在成为外科培训中的新工具.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析XR模拟器在提高机器人初学者性能方面的有效性.
- 为了比较XR模拟器训练结果与传统的训练方法和没有额外的训练.
主要方法:
- 按照PRISMA 2020指南进行的系统审查.
- 搜索了主要的数据库 (PubMed,Embase,科学网,科克兰).
- 包括比较XR,常规或没有训练的机器人新手,使用GEARS或完成时间指标的研究.
主要成果:
- 与没有额外培训相比,XR模拟器培训显著减少了新手完成的时间 (科恩的d = -0.95,p = 0.02).
- 在XR和传统培训之间,在完成时间 (科恩d = 0.65,p = 0.14) 或GEARS分数 (科恩d = -0.093,p = 0.34) 中没有发现显著差异.
结论:
- 在效率方面,XR模拟器为初学者机器人外科医生提供了统计学上显著的好处.
- XR培训似乎是传统方法的可行替代方案,在低风险环境中提供可比的技能获取.
