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배경: 로봇 위 절제술(RG) 분야에서 학습 곡선이 사용되어 왔습니다. 그러나 이전 연구에서 학습 곡선과 관련된 모든 변화를 포괄적으로 조사하지 않았다는 점은 주목해야 합니다. 본 연구의 목적은 근치적 RG에 대한 학습 곡선을 설정하고 이를 통해 위암 환자의 단기 결과에 미치는 영향을 평가하는 것입니다. 방법: 2016년 8월부터 2021년 6월까지 RG를 받은 527명의 클리닉 병리 데이터를 후향적으로 분석하였습니다. 수술 시간 및 수술 후 병원 체류 기간과 관련된 학습 곡선은 누적 합계(CUSUM) 분석을 통해 별도로 결정되었습니다. 그 후, 학습 곡선이 수술 효능에 미치는 영향을 분석하였습니다. 결과: CUSUM 곡선의 전환점과 기술 최적화의 시점을 결합하여 전체 코호트를 세 단계(환자 1–100, 101–250, 251–527)로 나누었습니다. 수술 후 합병증 비율과 수술 후 회복 시간은 단계가 진행됨에 따라 유의미하게 감소하는 경향을 보였습니다(P <0.05). III 단계에서 I 단계보다 더 많은 외부 위주림프절(LN)이 회수되었습니다(I vs. III, 15.12±6.90 vs. 17.40±7.05, P =0.005). LN 비순응 비율은 단계가 진행됨에 따라 감소하였습니다. 교과서적 결과(TO) 분석에서 학습 단계는 TO 달성의 독립적인 요인으로 나타났습니다(P <0.05). 결론: 학습 단계가 진행됨에 따라 단기 결과가 유의미하게 개선되었습니다. 수술 절차의 최적화가 이러한 개선에 기여했을 가능성이 있습니다. 본 연구의 결과는 최소 침습 시대의 RG 안전한 보급을 촉진합니다.
Xue et al. (Wed,)는 이 질문을 연구하였습니다.