评论：VELYS?机器人辅助手术与人工手术在全膝关节置换术中的医疗资源利用情况对比。《机器人外科杂志》

《Journal of Robotic Surgery》：Comment on: Healthcare resource utilization for VELYS? robotic-assisted solution compared to manual surgery for total knee arthroplasty. Journal of Robotic Surgery

医疗资源利用对比研究：机器人辅助全膝关节置换术（VELYS?）与手动手术的比较及局限性分析|

　　

致编辑：

我最近非常感兴趣地阅读了Severson等人发表在贵刊上的一篇文章，题为“VELYS^?机器人辅助解决方案与人工全膝关节置换术在医疗资源利用方面的比较”（[a data-track="click" data-track-action="reference anchor" data-track-label="link" data-test="citation-ref" aria-label="Reference 1" title="Severson E, Tan Z, English A et al (2025) Healthcare resource utilization for VELYS? robotic-assisted solution compared to manual surgery for total knee arthroplasty[J/OL]. J Robotic Surg 19(1):539. https://doi.org/10.1007/s11701-025-02510-2" href="/article/10.1007/s11701-02766-8#ref-CR1" id="ref-link-section-d74275148e321"]）。作者对VELYS^?机器人辅助解决方案（VRAS）和人工全膝关节置换术（TKA）在医疗资源利用方面的差异进行了有力的比较，为骨科手术中采用机器人辅助技术提供了宝贵的临床和经济见解。他们发现VRAS能够减少止痛药的使用并缩短住院时间（LOS），这些发现尤其值得关注，需要在机器人手术领域进一步研究。

尽管该研究为理解VRAS的优势提供了坚实的基础，但仍有几个方面需要进一步考虑，以增强分析的全面性。首先，研究设计本身存在时间偏差，因为人工手术组的数据收集时间为2019年至2020年，而VRAS组的数据收集时间为2022年至2023年。这种时间差距引发了疑问：观察到的结果差异是否部分可归因于患者管理的趋势变化或与手术技术本身无关的术后护理协议的进步。未来的研究应采用同期对照设计或严格调整时间混杂因素，以单独评估VRAS的效果（[a data-track="click" data-track-action="reference anchor" data-track-label="link" data-test="citation-ref" aria-label="Reference 2" title="Schneeweiss S (2019) Real-world evidence of treatment effects: the useful and the misleading. Clin Pharmacol Ther 106(1):43–44. https://doi.org/10.1002/cpt.1405" href="/article/10.1007/s11701-025-02766-8#ref-CR2" id="ref-link-section-d74275148e329"]）。

其次，排除了在索引手术前90天内接受双侧TKA的患者，这可能引入了选择偏差。双侧手术通常伴随着不同的患者特征和围手术期风险。作者应该说明这一排除标准背后的理由及其对研究结果普遍性的潜在影响。此外，该研究没有明确讨论采用VRAS所带来的学习曲线问题。外科医生随着时间推移对机器人系统的熟悉程度可能会影响手术结果和资源利用情况。根据外科医生的手术量对结果进行分层敏感性分析，可能会提供更多关于技术熟练度提高后结果变化的见解（[a data-track="click" data-track-action="reference anchor" data-track-label="link" data-test="citation-ref" aria-label="Reference 3" title="Maman D, Laver L, Becker R et al (2025) Robotic-assisted total knee arthroplasty reduces postoperative complications and length of stay without increased cost compared to navigation-guided techniques: a national analysis[J/OL]. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc 33(1):336–342. https://doi.org/10.1002/ksa.12348" href="/article/10.1007/s11701-025-02766-8#ref-CR3" id="ref-link-section-d74275148e335"]）。

第三，该文章主要关注止痛药使用和住院时间（LOS）作为结果指标。虽然这些是医疗资源利用的关键指标，但将分析范围扩展到包括其他相关结果（如患者报告的疼痛评分、功能状态和长期并发症率）将提供更全面的视角来评估VRAS的价值。最近的研究强调了以患者为中心的结果在评估手术干预成功与否方面的重要性（[a data-track="click" data-track-action="reference anchor" data-track-label="link" data-test="citation-ref" aria-label="Reference 4" title="Morrisey ZS, Barra MF, Guirguis PG et al (2023) Transition to robotic total knee arthroplasty with kinematic alignment is associated with a short learning curve and similar acute-period functional recoveries. Cureus 15(5):e38872. https://doi.org/10.7759/cureus.38872" href="/article/10.1007/s11701-025-02766-8#ref-CR4" id="ref-link-section-d74275148e341"]）。纳入这些指标可以进一步证明VRAS的临床有效性，而不仅仅是其经济效益。

展望未来，将机器人辅助技术整合到常规骨科实践中对于改善患者护理和优化医疗资源具有重要意义。然而，要将这些优势转化为实际应用，需要仔细考虑实施策略。未来的研究可以探讨VRAS在不同医疗系统和患者群体中的成本效益，为政策制定和资源分配提供依据。此外，探索人工智能和机器学习在进一步提高机器人系统精确度和适应性方面的作用，可能会为更加个性化和高效的外科手术方法铺平道路（[a data-track="click" data-track-action="reference anchor" data-track-label="link" data-test="citation-ref" aria-label="Reference 5" title="Witvoet S, de Massari D, Shi S et al (2023) Leveraging large, real-world data through machine-learning to increase efficiency in robotic-assisted total knee arthroplasty[J/OL]. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc 31(8):3160–3171. https://doi.org/10.1007/s00167-023-07314-1" href="/article/10.1007/s11701-025-02766-8#ref-CR5" id="ref-link-section-d74275148e348"]）。

总之，Severson等人的研究为支持在骨科手术中采用机器人辅助技术的证据体系做出了宝贵贡献。他们的发现强调了VRAS在减少止痛药使用和缩短住院时间方面的潜力，这是改善患者结果和医疗效率的关键步骤。通过深思熟虑地采纳建议的改进措施并扩展研究范围，未来的研究可以在此基础上进一步阐明VRAS的全部益处，并指导其在临床实践中的最佳应用。