NASA-TLX 研究揭示了通过 HoLEP 方法进行学习的过程中认知工作负荷的变化情况——基于我们的前 100 个病例数据

《Journal of Endourology》:NASA-TLX Reveals Cognitive Workload Across the HoLEP Learning Curve from Our First 100 Cases

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月21日 来源:Journal of Endourology 2.8

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   摘要 引言: 钬激光前列腺剜除术(HoLEP)的学习曲线较为陡峭,这限制了其在大范围的推广。目前,除了学术机构之外,用于定义手术熟练度、效率和感知工作量的客观指标仍有待探索。本研究旨在描述一位外科医生在一

  

摘要

引言:

钬激光前列腺剜除术(HoLEP)的学习曲线较为陡峭,这限制了其在大范围的推广。目前,除了学术机构之外,用于定义手术熟练度、效率和感知工作量的客观指标仍有待探索。本研究旨在描述一位外科医生在一家日间手术中心进行HoLEP手术的学习过程。

方法:

2024年3月至2025年8月期间,共有103名患者接受了HoLEP手术治疗良性前列腺增生(BPH)。根据手术时间顺序,将这些病例分为三组,每组分别包含34例、34例和35例。比较了各组之间的手术特征:剜除时间、激光能量、液体使用量和剜除速度(剜除时间/标本重量)。使用NASA任务负荷指数(NASA-TLX)评估了患者的感知工作量,涵盖了多个“表现”领域(心理需求、体力需求、时间需求、表现、努力程度和挫败感)。对术后90天的并发症指标进行了比较。术后1周、1个月和3个月时评估了排尿控制情况。通过单变量和多变量多项逻辑回归分析,探讨了手术特征与组别分类之间的关联。

结果:

如表1所示,手术时间、剜除时间、激光能量、总液体用量、剜除速度和NASA TLX均有所改善。在任何随访间隔内,均未发现组别分类与术后90天并发症或排尿控制结果之间存在统计学上的显著关联。在多变量多项逻辑回归分析中,NASA-TLX评分(OR 0.83,95% CI 0.70–0.98,p = 0.02)是预测学习曲线较高分类的独立指标。表2。
表1.不同手术组间的基线特征比较
基线特征 第1组(N = 34 第2组(N = 34 第3组(N = 35
手术时的年龄(岁) 71 (63.2–75.8) 70 (65.2–76.8) 70 (66.5–75)
有尿液潴留,n% 12 (37.5%) 8 (24.2%) 15 (42.9%)
既往BPH手术史,n% 4 (11.8%) 2 (6.2%) 9 (34.6%)
BMI(kg/m2) 28.5 (25–31.8) 28.1 (24.8–30.6) 30.3 (27.3–32)
粗体数值表示p < 0.05时的统计学显著性。
连续变量以中位数和四分位数范围报告;分类变量以n (%)表示。百分比和中位数基于非缺失数据;在数据缺失的情况下,分母可能会略有变化。
*各组之间存在统计学显著差异(p < 0.05;连续变量使用Kruskal–Wallis检验,分类变量使用卡方检验)。

结论:

在社区医院中,前100例手术的手术时间、能量使用量和感知工作量均有明显改善。NASA-TLX评分与手术熟练度的提高呈独立相关,其作为评估HoLEP学习曲线的指标优于传统指标。

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