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目的 探讨109例达芬奇机器人肺叶切除术的学习曲线.方法 以累积和分析法 (cumulative sum analysis,CUSUM) 分析沈阳军区总医院2012年3月至2015年2月完成的第1例至第109例达芬奇机器人肺叶切除术的手术时间.采用多元线性回归排除影响手术时间的因素.对CUSUM学习曲线进行拟合,以R2判断拟合优度.比较学习曲线不同阶段的手术时间、术中出血量、淋巴结清扫、术后并发症、术后带管时间和住院时间的差异.结果 手术时间随手术例数的累积呈逐渐下降趋势.学习曲线最佳拟合为三次方曲线,拟合优度系数R2=0. 847,拟合方程:CUSUM (n) =0. 002×n3-0. 323×n2+13. 360×n-18. 195 (n为手术例数).拟合曲线在手术例数累积至第28例时达到顶点,以此为分界将学习曲线划分为两个阶段,其手术时间 (P=0. 022) 、术中出血量 (P=0. 014) 、清扫淋巴结数目 (P=0. 022) 、术后并发症 (P=0. 015) 、术后带管时间 (P=0. 025) 和住院时间 (P=0. 005) 均存在显著的统计学差异.结论 通过CUSUM分析法对达芬奇机器人肺叶切除术的学习曲线进行精确分析,表明掌握该技术须累积的手术例数为28例.

作者:赖湘敏;刘博;孙灿;许达强;史彦鹏;胡博潇;刘星池;许世广;王述民

来源:中华腔镜外科杂志(电子版) 2018 年 11卷 4期

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作者:
赖湘敏;刘博;孙灿;许达强;史彦鹏;胡博潇;刘星池;许世广;王述民
来源:
中华腔镜外科杂志(电子版) 2018 年 11卷 4期
标签:
机器人肺叶切除术 CUSUM分析 学习曲线 多元线性回归 Robot-assisted pulmonary lobectomy CUSUM analysis Learning curve Multivariate linear regression
目的 探讨109例达芬奇机器人肺叶切除术的学习曲线.方法 以累积和分析法 (cumulative sum analysis,CUSUM) 分析沈阳军区总医院2012年3月至2015年2月完成的第1例至第109例达芬奇机器人肺叶切除术的手术时间.采用多元线性回归排除影响手术时间的因素.对CUSUM学习曲线进行拟合,以R2判断拟合优度.比较学习曲线不同阶段的手术时间、术中出血量、淋巴结清扫、术后并发症、术后带管时间和住院时间的差异.结果 手术时间随手术例数的累积呈逐渐下降趋势.学习曲线最佳拟合为三次方曲线,拟合优度系数R2=0. 847,拟合方程:CUSUM (n) =0. 002×n3-0. 323×n2+13. 360×n-18. 195 (n为手术例数).拟合曲线在手术例数累积至第28例时达到顶点,以此为分界将学习曲线划分为两个阶段,其手术时间 (P=0. 022) 、术中出血量 (P=0. 014) 、清扫淋巴结数目 (P=0. 022) 、术后并发症 (P=0. 015) 、术后带管时间 (P=0. 025) 和住院时间 (P=0. 005) 均存在显著的统计学差异.结论 通过CUSUM分析法对达芬奇机器人肺叶切除术的学习曲线进行精确分析,表明掌握该技术须累积的手术例数为28例.