Open Access
CC BY 4.0 · Brazilian Journal of Oncology 2019; 15
DOI: 10.1055/s-0044-1798103
TEMA LIVRE
TEMÁRIO: OUTROS E MISCELÂNIA CÓDIGO

CURVA DE APRENDIZADO DA CIRURGIA ROBÓTICA NO TRATAMENTO DAS NEOPLASIAS MALIGNAS DA PELVE

Daniel Cesar
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Daniel Cesar
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Marcus Valadao
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Eduardo Linhares
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Jose Paulo de Jesus
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Gustavo Guitmann
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Erico Lustosa
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Felipe Lott
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Franz Campos
1   INSTITUTO NACIONAL DE CANCER
,
Antonio Carlos Iglesias
2   UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
› Author Affiliations
 

    Objetivo: Analisar a curva de aprendizado (CA) da cirurgia robótica (CR), avaliando as taxas de conversão e determinando associação entre aumento do número de procedimentos e a redução do tempo cirúrgico, além de identificar possível relação entre o índice de massa corporal (IMC) e sangramento estimado (SE) com dificuldade técnica ou conversão da CR. Métodos: Pacientes submetidos à excisão mesorretal total robótica (EMTR), histerectomia robótica (HR), histerectomia radical robótica (HRR) e prostatectomia radical robótica (PRR) foram incluídos. As etapas cirúrgicas analisadas foram: tempo de doking (TD); tempo de console do cirurgião (TCC); tempo total de cirurgia (TTC). Os tempos cirúrgicos foram analisados por regressão linear e soma cumulativa (SOCUM). Analise do impacto do IMC nos tempos cirúrgicos foram comparados. Resultados: 343 cirurgias robóticas realizadas por 7 cirurgiões dos Departamentos de Urologia, Ginecologia e Gastrointestinal. 103 EMTR por 3 cirurgiões; 55 HR e 58 HRR por 2 cirurgiões; 127 PRR por 2 urologistas. Idade, IMC e número de cirurgias não tiveram diferença estatísticas (p<0.075). Para a maioria dos cirurgiões os gráficos SOCUM exibiram 3 fases de CA refletindo competência e proficiência de cada cirurgião. O TD teve a CA mais rápida, com queda do tempo após 15 procedimentos (p<0,005). Todos os cirurgiões foram capazes de desenvolver eficiência e proficiência no TD. Os cirurgiões urológicos e ginecológicos desenvolveram CA adequada com 3 fases no TCC e TTC demonstrando competência e proficiência. Os cirurgiões colorretais apresentaram queda progressiva dos tempos cirúrgicos nas análises de regressão linear (R2 = 0,312) porém não apresentaram competência e proficiência na curva SOCUM. A taxa de conversão geral foi baixa (2%) e o SE médio para todos os cirurgiões foi baixo (70ml) e (p<0.122). Paciente com IMC ≥25kg/m2, diferente do pressuposto, apresentaram menor TD (p<0,041) e menor SE quando comparados com paciente com IMC <25kg/m2 (p<0.020). Conclusão: A CA da CR no tratamento das malignidades pélvicas existe e é diferente e única para cada cirurgião e especialidade. Cirurgiões urológicos e ginecológicos desenvolveram CA demonstrando eficiência e proficiência. A CR colorretal teve CA mais longa. O TD é o tempo robótico com CA mais rápida. Pacientes com IMC mais alto apresentaram menor TD e menor SE. A taxa de conversão foi baixa para todas as clínicas e cirurgiões corroborando segurança e reprodutibilidade da CR na CA.


    No conflict of interest has been declared by the author(s).

    Contato:

    Daniel Cesar de Araujo Santos

    Publication History

    Article published online:
    23 October 2019

    © 2019. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

    Thieme Revinter Publicações Ltda.
    Rua do Matoso 170, Rio de Janeiro, RJ, CEP 20270-135, Brazil

    Bibliographical Record
    Daniel Cesar, Daniel Cesar, Marcus Valadao, Eduardo Linhares, Jose Paulo de Jesus, Gustavo Guitmann, Erico Lustosa, Felipe Lott, Franz Campos, Antonio Carlos Iglesias. CURVA DE APRENDIZADO DA CIRURGIA ROBÓTICA NO TRATAMENTO DAS NEOPLASIAS MALIGNAS DA PELVE. Brazilian Journal of Oncology 2019; 15.
    DOI: 10.1055/s-0044-1798103