《Journal of Robotic Surgery》：Quality over quantity: early performance predicts suturing proficiency in robotic surgery simulation
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机器人手术训练日益依赖于基于模拟的课程和客观表现指标；然而，早期模拟器表现是否能预测后期复杂机器人任务的熟练度仍不明确。这项回顾性观察性队列研究分析了来自巴西阿雷格里港Santa Casa模拟中心（Simulation Center of Santa Casa
机器人手术训练日益依赖于基于模拟的课程和客观表现指标；然而，早期模拟器表现是否能预测后期复杂机器人任务的熟练度仍不明确。这项回顾性观察性队列研究分析了来自巴西阿雷格里港Santa Casa模拟中心（Simulation Center of Santa Casa de Porto Alegre, Brazil）在2020年至2024年间收集的模拟训练数据。早期训练指标包括基础（Basic）、基础技能（Essential）和基础原理（Fundamentals）模块中的时间、重复次数和平均表现评分，主要结局是由模拟器自动生成的最终缝合评分（Suture Score）。研究人员进行了相关性分析来评估先前训练轨迹与最终缝合表现之间的关联。共纳入57名参与者。基础模块和基础原理模块中的平均表现评分与较短的缝合时间显著相关（r = ?0.269，p = 0.043；r = ?0.325，p = 0.014）。基础模块中的平均评分也与更高的最终缝合评分相关（r = 0.277，p = 0.037）。相比之下，总模拟时间和重复次数与最终熟练度均无显著相关性（所有p > 0.05）。这些发现表明，在预测复杂机器人缝合熟练度方面，早期模拟器表现评分可能比单纯的训练时长更具信息量，并支持发展个性化的、基于表现的机器人训练路径。
**论文解读：早期模拟器表现质量优于训练时长——预测机器人手术缝合熟练度的关键指标**
**研究背景与问题**
随着机器人手术在微创外科领域的广泛应用，其训练需求日益复杂化。传统上，外科技术通过“观察-操作-教学”的学徒制模式在手术室中习得，但受限于工作小时限制、患者安全要求及伦理考量，技能习得已逐步向临床前模拟训练转移。虚拟现实（VR）模拟器提供了可控、无风险的环境，并生成详细的客观指标（如时间、运动经济性、碰撞次数），使标准化评估成为可能。然而，一个核心未解问题是：基础模拟任务中的投入（如时间、重复次数）是否能有效预测更复杂任务（如缝合）的熟练度？现有证据表明，仅凭累积暴露量（如完成的手术例数）并不能可靠预测能力，但早期模拟器表现指标与后期复杂任务表现之间的真实关系仍缺乏充分研究。许多培训中心仍主要依据固定学时或工作量组织模拟训练，而非基于个体化、表现引导的轨迹。因此，本研究旨在明确早期模拟模块中的表现指标是否能预测高级机器人缝合的熟练度，为优化基于熟练度的培训路径提供实证依据。
**研究设计、方法与结论**
本研究为回顾性观察性队列研究，数据来源于巴西阿雷格里港Santa Casa模拟中心（Simulation Center of Santa Casa de Porto Alegre, Brazil）2020年至2024年间收集的机器人手术模拟训练真实数据。样本来源为该中心接受正式机器人模拟训练的执业医师和外科医生，最终纳入57名符合标准的参与者。主要技术方法包括：使用RobotiX Mentor虚拟现实模拟器（Simbionix/Surgical Science，瑞典哥德堡）进行所有训练模块；收集早期训练指标（基础、基础技能、基础原理模块中的时间、重复次数和平均表现评分）；将最终复杂性缝合任务的表现作为主要结局指标，由模拟器自动生成复合评分——缝合评分（Suture Score），其包含总缝合时间、准确针道百分比、不必要的针穿刺点数量、结尾长度偏差、针在视野外时间、过度用力导致缝线断裂次数及总打结数；采用Spearman相关性分析和Mann-Whitney检验评估训练轨迹变量与缝合结局之间的关联。结论：早期训练阶段的平均表现评分（而非总模拟时间或重复次数）与最终缝合熟练度显著相关，提示早期表现质量比单纯训练时长更具预测价值。
**研究结果**
**样本概况与训练特征**
研究人员分析了57名参与者的数据。总体平均总模拟时间为642.1±268.7分钟。基础模块平均用时362.9±207.6分钟，基础技能模块118.9±207.7分钟，基础原理模块109.4±82.1分钟，分别占总模拟时间的51.0%、13.0%和15.2%。基础模块平均重复110.1±54.7次，基础技能模块23.1±19.7次，基础原理模块31.5±26.7次。训练阶段平均得分为：基础模块83.6±8.0，基础原理模块66.5±19.6。最终缝合任务中，平均总缝合时间356.6±337.8秒，准确针道百分比81.8±26.5%，不必要的针穿刺点8.9±13.0个，结尾长度偏差28.4±30.6毫米，针在视野外时间3.7±11.3秒，过度用力导致缝线断裂0.3±1.0次，总打结数2.1±1.7个，最终缝合评分4.8±1.2分。
**缝合表现组间比较**
根据最终缝合评分将参与者分为低分组（1-5分，39人，68.4%）和高分组（6-7分，18人，31.6%）。两组在先前的训练轨迹变量（基础模块时间、重复次数、平均评分；基础技能和基础原理模块的时间、重复次数、平均评分；总模拟时间及各模块时间比例）上均无统计学显著差异（所有p>0.05）。但高分组在缝合评分构成指标上表现更优，尤其体现在较低的总缝合时间（p<0.001）、较高的准确针道百分比（p<0.001）和较少的不必要针穿刺点（p=0.001）。而针在视野外时间、缝线断裂、结尾偏差及总打结数在组间无显著差异。
**教学轨迹与最终表现的相关性**
相关性矩阵显示，早期训练指标与缝合结局之间多为弱相关。总模拟时间与缝合时间（r=0.125, p=0.354）及最终缝合评分（r=-0.201, p=0.134）无显著关联；基础模块重复次数与缝合评分（r=0.032, p=0.816）亦无显著关联。统计学显著的相关性集中在早期训练阶段的平均表现评分上：基础模块平均评分与总缝合时间呈负相关（r=-0.269, p=0.043），与最终缝合评分呈正相关（r=0.277, p=0.037）；基础原理模块平均评分也与总缝合时间呈负相关（r=-0.325, p=0.014）。值得注意的是，基础原理模块中较长的训练时间反而与更长的缝合时间相关（r=0.274, p=0.039）。其他技术成分（如准确针道百分比、不必要针穿刺点等）与训练时间及评分指标均无显著相关性（所有p>0.05）。
**讨论与结论**
研究讨论部分指出，本研究的核心发现是，当作为孤立累积指标分析时，总模拟时间和重复次数与最终缝合表现无一致关联；而早期训练阶段的平均表现评分则显示出更具价值的关联。这一结果与Ericsson的刻意练习理论（deliberate practice）相一致，即专家表现源于结构化、目标导向的练习，而非单纯暴露积累。认知负荷理论（cognitive load theory）提供了补充机制：早期高效形成基础心理运动图式的学员，可在复杂任务中释放工作记忆容量，而依赖重复但未有效形成图式的学员则可能持续处于认知超负荷状态。因此，早期表现质量而非累积训练时长，是评估进展准备度的更信息性标志。
研究还讨论了其在巴西国家培训框架（由巴西外科学会及巴西医学协会CBC/AMB制定）中的现实意义，指出许多培训环境仍部分依赖暴露量或重复次数作为进展标志，而本研究结果支持将客观模拟器表现指标纳入制度化文档和进展标准，以强化基于熟练度的教育路径。此外，研究结果与适应性课程（如Mariani等的表现驱动自适应机器人课程）的逻辑一致，表明早期客观表现有助于识别需要额外监督、针对性反馈和延迟进展的学员。
**结论部分翻译**
在本研究中，当作为孤立指标分析时，累积暴露指标（包括总模拟时间和重复次数）与复杂机器人缝合任务的表现无一致关联。相比之下，早期模拟器阶段获得的平均表现评分与后续缝合结局更密切相关，基础模块和基础原理模块中更好的早期表现与更短的缝合时间及更高的最终缝合评分相关。这些发现表明，基础模拟任务不仅可被理解为复杂机器人技能的预备练习，还可作为机器人手术训练适应性的早期标志物。从教学角度看，基础任务中的早期表现有助于识别能更快适应机器人环境的学员，以及那些遇到更大困难并可能需要在进入复杂模块前接受额外监督暴露、针对性反馈和个体化进展的学员。因此，来自基础任务的模拟器指标可支持从统一的、基于时间的训练路径向更适应性和表现引导的教育轨迹转变。这些发现应结合本研究的局限性（尤其是回顾性设计和单中心样本）来解读，需要在更大规模的前瞻性队列中加以验证。
