Training in the use of basic functions of the daVinci Xi? robot: a comparative study of residents’ skills

【字体: 时间:2025年03月17日 来源:Updates in Surgery 2.4

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  为解决机器人手术系统缺乏标准化培训课程的问题,都灵大学的研究人员开展了对达芬奇 Xi?机器人基本功能使用培训的研究。结果显示,年轻医生经短期培训即可操作其基本功能。这为制定培训标准提供了参考。

  在现代医疗领域,机器人手术正以前所未有的速度蓬勃发展。过去的十四年里,超过 175 万例机器人手术得以实施,达芬奇系统(da Vinci System?)成为机器人辅助腹腔镜手术的主力军。然而,这项先进技术的广泛应用背后,却隐藏着诸多亟待解决的问题。一方面,目前欧洲乃至全球都尚未形成统一、标准化的机器人手术培训方案,不同的手术机器人平台不断涌现,使得培训变得更加复杂和混乱。另一方面,对于外科医生、护士以及手术室技术人员等相关人员的培训标准也处于缺失状态,这无疑给手术的安全性和质量带来了潜在风险。为了填补这些空白,保障患者安全,都灵大学(University of Turin)的研究人员 Gaspare Cannata、Nicola Leone 等人开展了一项极具意义的研究。
研究人员招募了 30 名来自都灵大学外科的住院医师,将他们分为两组。A 组的住院医师参与过至少 8 次机器人手术,而 B 组的住院医师此前从未接触过机器人手术。所有参与者都需完成达芬奇 Xi?机器人的基本任务,这些任务涵盖了对接和控制台两个阶段,每个阶段都包括培训和实践环节。培训时,参与者会观看两个视频教程,一个介绍机器人平台的组件和使用方法,另一个展示实际操作练习的步骤。实践过程中,每位住院医师在操作时都被录像,以便后续由经验丰富的机器人外科医生根据预先制定的评分标准进行评估,同时记录完成每个练习的时间。
在患者推车(patient cart)练习方面,研究结果显示,A 组和 B 组在第一次和第三次练习的完成时间上存在显著差异。例如,第一次练习(手臂和内窥镜定位)中,A 组平均用时 63.5 秒,B 组则长达 155.5 秒;第三次练习(器械更换和内窥镜眼切换),A 组平均用时 57.9 秒,B 组为 88.8 秒。但在第二次练习(器械插入)上,两组时间差异不明显。从得分情况来看,A 组在患者推车练习的总得分上显著高于 B 组,这表明有机器人手术经验的住院医师在患者推车操作上表现更优。
在控制台练习中,两组在一些练习的执行时间上也存在显著差异。比如,离合器踏板使用练习,A 组平均用时 34.3 秒,B 组为 80.4 秒;操作区域内器械操作练习,A 组平均用时 79.2 秒,B 组为 113.7 秒;切换踏板和第三臂使用练习,A 组平均用时 85.6 秒,B 组为 142.3 秒。不过,在专家对个人练习和整体表现的定性评估中,控制台练习在两组之间显示出更大的一致性,这意味着即使是没有经验的住院医师,也能相对容易地掌握控制台的基本功能。
通过相关性分析发现,在 A 组中,“培训年限” 与 “患者推车练习得分” 呈显著正相关,即培训年限越长,得分越高;同时,“培训年限” 与部分练习的 “时间” 也存在相关性,培训年限增加,部分练习的完成时间会缩短。而在 B 组中,虽然 “培训年限” 与 “患者推车练习得分” 没有显著相关性,但与第一次和第三次患者推车练习的执行时间呈负相关,说明随着培训年限增加,这些练习的完成时间会加快。
综合来看,该研究得出结论:年轻外科医生在经过短期培训后,能够掌握达芬奇 Xi?机器人的基本功能操作。其中,与患者推车相关的培训似乎更容易受到当前平台技术特点的影响,可能需要进一步改进培训方式;而手术控制台相对更易于操作,即使是缺乏经验的医生,经过少量培训也能较好掌握,这体现了生物医学工程在该领域的进步。不过,研究也存在一些局限性,如样本量较小,对照组在机器人手术经验方面存在异质性等。研究人员计划后续开展跟踪研究,以进一步评估技能获取的改进情况。
这项研究的意义重大,它为制定机器人手术培训标准提供了重要的参考依据,有助于规范培训流程,提高培训效果,进而提升机器人手术的安全性和质量。同时,也为后续关于机器人手术培训的研究指明了方向,推动该领域不断发展和完善。
在研究方法上,研究人员主要采用了分组对比试验的方法,将住院医师分为有机器人手术经验和无经验两组。同时,运用视频记录和评分评估的方式,对参与者的操作过程进行记录,并由专业医生依据特定评分标准进行评估。此外,通过统计分析软件(如 STATA 14.1)进行数据处理,包括 Shapiro–Wilk 检验、独立样本 t 检验、Kruskal Wallis 检验、Spearman 检验以及线性回归分析等,以探究不同因素之间的关系。
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