《Cancers》：How Does a Robotic Lung Resection Programme Evolve? Learning Curve and Conversion Analysis of the Versius CMR Surgical System
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背景/目标：机器人辅助胸腔手术（RATS）在国际范围内持续推广用于解剖性肺切除，但有关学习曲线动态和转换行为的研究主要局限于达芬奇（da Vinci）系统，其他平台的证据有限。Versius CMR手术系统的临床经验尚不及da Vinci系统成熟。本研究采用累
背景/目标：机器人辅助胸腔手术（RATS）在国际范围内持续推广用于解剖性肺切除，但有关学习曲线动态和转换行为的研究主要局限于达芬奇（da Vinci）系统，其他平台的证据有限。Versius CMR手术系统的临床经验尚不及da Vinci系统成熟。本研究采用累积和（CUSUM）分析，评估成熟Versius项目的学习曲线和转换模式。方法：单中心回顾性队列研究，纳入2023年4月至2026年2月期间使用Versius CMR平台进行的206例连续解剖性肺切除（154例肺叶切除术，52例肺段切除术）。在项目层面和个体外科医生层面应用CUSUM分析。采用逻辑回归识别转换的独立预测因素。同时分析手术时间和术后住院时间，并按外科医生对转换病例与纯机器人病例进行亚组比较。结果：项目层面CUSUM拐点出现在第49例（7.3个月），平均手术时间从早期阶段的250.9±65.4分钟下降至晚期阶段的215.5±46.8分钟（p=0.001）。术后住院时间从5.8天改善至4.7天（p=0.031）。46例（22.3%）需要转换，其中87%为选择性转换，各项目阶段间无显著变化（p=1.00）。两位主要外科医生的转换率相差六倍（35.4%对6.1%）。外科医生-1的转换病例无手术时间损失（225.2对223.3分钟，p=0.96）和住院时间损失（3.9对5.0天，p=0.83），而外科医生-2的转换病例显著更长（333.3对216.9分钟，p=0.004）且住院时间更长（8.8对4.7天，p=0.004）。多变量分析显示，外科医生身份（aOR 5.39，95% CI 2.25–12.92，p<0.001）、术中粘连（aOR 3.41，95% CI 1.53–7.64，p=0.003）和临床II期或以上（aOR 3.55，95% CI 1.43–8.79，p=0.006）均与转换独立相关。结论：Versius CMR系统在解剖性肺切除中支持可定义且可重复的学习曲线。转换既受手术难度影响，也受个体外科医生决策风格影响，后者在项目转换负担中占更大比例。在指征明确时早期选择性转换可保留手术效率和术后恢复，应视为明智的手术判断，而非项目不成熟的标志。
**研究背景与意义**
机器人辅助胸腔手术（RATS）在肺癌外科治疗中逐步普及，其优势包括三维成像、器械关节灵活性和震颤消除，但当前临床经验主要集中于da Vinci系统（Intuitive Surgical）。Versius CMR手术系统（CMR Surgical Ltd.）作为新型便携式机器人平台，在胸外科的应用尚处于早期阶段，缺乏系统性学习曲线和转换行为分析。现有研究显示，RATS与电视辅助胸腔手术（VATS）在围手术期结局上相当，但学习曲线和转换率因平台和中心经验而异。本研究旨在填补Versius系统在解剖性肺切除中学习曲线和转换模式的知识空白，为临床引入和优化新系统提供依据。
**研究设计与方法**
研究人员在皇家帕普沃斯医院（Royal Papworth Hospital）开展单中心回顾性队列研究，纳入2023年4月至2026年2月间206例连续使用Versius CMR系统行解剖性肺切除（含肺叶切除和肺段切除）的患者。所有手术由三位无机器人手术经验的资深胸外科医生完成，但均有丰富单孔VATS经验（每年>150例）。数据包括基线特征、手术时间、术后住院时间（LOS）和转换信息。学习曲线采用累积和（CUSUM）分析，以手术时间为主要指标，在项目层面和个体外科医生层面计算拐点。转换预测因素通过逻辑回归分析，并评估模型性能（AUC和校准）。样本队列为连续病例，无随机分配，手术方式由排程决定，未基于患者或肿瘤特征选择。
**主要技术方法**
研究使用CUSUM分析方法，以手术时间序列计算累积差，确定性能从技能获取转向稳定状态的拐点。逻辑回归用于识别转换的独立预测因素，并采用Bootstrap校正模型乐观性。样本来自单一中心（Royal Papworth Hospital），共206例患者，由三位外科医生执行，无机器人手术先验经验。CUSUM分析在项目层面和个体层面进行，并采用多种参考值（均值、中位数、截尾均值）验证拐点稳定性。次要指标包括手术时间移动平均和术后住院时间比较。
**研究结果**
**患者队列**：206例患者中，154例行肺叶切除术，52例行肺段切除术。平均年龄69.6±8.9岁，男性占40.3%。最常见的切除肺叶为右上肺叶（35.4%）。早期阶段（第1–49例）与晚期阶段（第50–206例）的基线特征无显著差异（p>0.05），表明手术改善源于学习而非患者选择。
**学习曲线分析**：项目层面CUSUM拐点出现在第49例（约7.3个月），早期阶段平均手术时间为250.9±65.4分钟，晚期阶段为215.5±46.8分钟（p=0.001），总体降低14.1%。个体层面，外科医生-1的拐点为第19例，外科医生-2为第28例，外科医生-3因例数不足（8例）未分析。术后住院时间从早期5.8天改善至晚期4.7天（p=0.031）。手术时间与住院时间正相关（Spearman rho=0.198，p=0.004）。
**转换分析**：46例（22.3%）转换，其中38例（82.6%）转为单孔VATS，8例（17.4%）转为开胸手术（占全队列3.9%）。最常见转换原因为手术进展缓慢（30.4%），其次为解剖困难（21.7%）、技术难题（17.4%）、出血或血管损伤（13%）、致密粘连（8.7%）等。87%为选择性转换。转换率在早期和晚期阶段间无差异（22.4%对22.3%，p=1.00）。两位主要外科医生转换率差异显著：外科医生-1为35.4%（35/99），外科医生-2为6.1%（6/99），相差六倍。外科医生-1的转换病例手术时间和住院时间与纯机器人病例无差异（p=0.96和p=0.83），而外科医生-2的转换病例显著更长（p=0.004）且住院时间更长（p=0.004）。多变量逻辑回归显示，外科医生身份（aOR 5.39）、术中粘连（aOR 3.41）和临床II期及以上（aOR 3.55）与转换独立相关。
**手术时间与住院时间影响**：转换对手术时间的影响因外科医生而异：外科医生-1的转换无时间损失，外科医生-2的转换显著延长。选择性转换的住院时间短于紧急转换（4.6对8.2天，p=0.035）。纯机器人病例中，两位外科医生手术时间无显著差异（p=0.16），表明转换差异源于决策阈值而非手术速度。
**讨论与结论**
本研究首次使用CUSUM分析Versius系统在胸外科的学习曲线，项目层面拐点为49例，介于单外科医生系列（18–32例）和机构层面（150例）之间，反映团队学习效应。转换率稳定，但以选择性为主，表明安全驱动决策。外科医生间转换哲学差异显著，外科医生-1倾向于早期转换，外科医生-2仅在必要时转换，但两者纯机器人手术效率相当。研究局限性包括单中心、观察性设计、个体样本量小和统计功效有限。未来需多中心前瞻性研究。结论：Versius系统支持安全引入，学习曲线可定义，早期转换是明智判断，不损害结局。研究发表《Cancers》，为机器人肺切除项目提供实践指导，强调团队培训和决策风格的重要性。
