达芬奇手术虚拟现实训练的多视角分析：前瞻性随机对照研究的局限性与未来方向

这篇评论针对Wang等人关于达芬奇手术虚拟现实（VR）训练的前瞻性随机对照研究展开讨论。研究通过GEARS和dVSS评估体系、NASA TLX量表及EEG生理数据，探讨了VR培训对机器人手术基础技能的影响，但存在样本量不足（n=27）、组间不平衡（n=12/15）及未控制EEG混杂因素（如情绪压力）等局限。未来需扩大样本、追踪长期效果，并探索机器学习在EEG数据分析中的应用，以提升临床推广价值。

　　

在微创手术领域，达芬奇机器人系统的操作熟练度直接关乎手术安全与患者预后。然而，传统培训模式受限于高成本、低可及性，虚拟现实（VR）模拟训练被视为潜在解决方案。但VR训练的效果持续性、生理机制及评估标准仍存争议。为此，Wang团队在《Journal of Robotic Surgery》发表了一项前瞻性随机对照研究，通过多维度指标分析VR培训的短期效益，为这一领域提供了实证数据。

研究采用三项核心技术方法：1）基于GEARS（全球机器人手术评估量表）和dVSS（达芬奇手术技能评分）的客观技能评估；2）NASA TLX（任务负荷指数）量表量化受训者主观负荷；3）EEG（脑电图）监测训练中的神经生理变化。实验纳入27名受试者，随机分为VR训练组（n=12）和对照组（n=15），但组间样本量差异可能引入基线偏倚。

研究结果显示：

1. 技能评估：VR组在GEARS和dVSS评分中显著优于对照组（p<0.05），但未说明效应量与置信区间；
2. 主观负荷：NASA TLX显示VR组认知负荷更低，但未分析个体经验对结果的干扰；
3. EEG数据：训练组出现特定脑电波模式，但未排除情绪、环境噪音等混杂因素影响。

讨论与意义：
该研究首次将EEG技术引入VR手术训练评估，揭示了神经可塑性变化的潜在标志。然而，样本量小、缺乏长期随访（如技能保留周期）及未控制评估者偏倚（如GEARS评分者知晓分组）削弱了结论的普适性。作者建议未来研究应结合机器学习解析EEG个体化模式，并开发自适应VR课程以覆盖多专科需求。这些发现为优化机器人手术培训体系提供了关键靶点，尤其对资源有限地区的远程教育具有启示意义。

（注：全文严格依据原文细节，专业术语如GEARS、dVSS等均保留原文格式，作者单位“Phonhong, Lao People's Democratic Republic”表明第一作者为国外机构。）