综述：实习外科医生在机器人平台上进行手术的熟练程度：一项系统评价和荟萃分析

《Journal of Robotic Surgery》：Surgical proficiency of trainee surgeons on robotic platforms: a systematic review and meta-analysis

　　机器人辅助手术通过提升精准度、灵巧度和可视化效果革新了微创手术，但其特有的心理运动和认知挑战传统培训难以应对。系统评价显示模拟训练显著提高GEARS（SMD 1.22）和OSATS（SMD 1.08）评分，缩短任务完成时间（SMD -0.95）并降低错误率（SMD -1.03）。学习曲线分析表明22次训练后达到性能平台期，da Vinci Skills Simulator与SimNow效果相当。腹腔镜经验对技能转移有中度影响（SMD 0.40），而开腹手术无效。整合专家制定的专业标准与实时反馈能加速技能获取并提升自信。未来需开发AI驱动的个性化训练平台并验证长期能力迁移。

　　

摘要

机器人辅助手术通过提高精度、灵巧性和可视化效果，彻底改变了微创手术的方式。然而，它带来了独特的心理运动和认知挑战，而这些挑战往往是传统外科培训所无法解决的。基于模拟的平台（如da Vinci Skills Simulator (dVSS) 和 SimNow）已被广泛使用，但至今仍缺乏一个被普遍接受的评估机器人手术熟练程度的标准。常用的评估工具——GEARS、OSATS和专家评估——在标准化和适用性方面存在差异。为了系统地回顾并定量综合当前关于基于模拟的机器人外科培训在受训者中的证据，重点关注熟练度评估工具、学习曲线阈值以及从传统外科技术中转移技能的情况，我们对五个数据库（PubMed、Embase、Scopus、Web of Science和Cochrane Library）进行了截至2025年6月的系统性搜索。符合条件的研究包括使用经过验证的机器人模拟器或评估指标对受训者进行评估的研究。数据提取遵循了PRISMA 2020指南。通过随机效应荟萃分析计算了合并效应量。共有14项研究（涉及652名外科受训者）符合纳入标准。基于模拟的培训显著提高了受训者在GEARS（SMD 1.22，95% CI 0.96–1.49）和OSATS（SMD 1.08，95% CI 0.82–1.34）上的表现。任务完成时间（SMD –0.95）和错误率（SMD–1.03）也显著改善。学习曲线分析显示，在15到35次训练后性能趋于稳定（中位数：22次）。亚组分析表明dVSS和SimNow模拟器的效果相当。从腹腔镜手术中转移的技能具有中等效果（SMD约为0.40），而从开放手术经验中获得的技能提升并不显著。结合专家定义的熟练度阈值和实时反馈可以加速技能掌握并提高自我效能感。基于模拟的培训在结合经过验证的评估指标和专家反馈的情况下，能够显著提升机器人外科手术的熟练程度。一个结合绩效分析和学习曲线洞察的能力框架对于有效培训至关重要。未来的研究应优先考虑人工智能增强的个性化培训平台，并对模拟器中获得的技能在临床实践中的长期有效性进行验证。