The learning curve of robotic cardiac surgery: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aims to investigate the learning curve associated with robotic cardiac surgical procedures and its impact on operative efficiency and patient outcomes. An electronic search of MEDLINE, MEDLINE In-Process, Embase, and the Cochrane Library databases was conducted in October 2023. Studies reporting outcomes of robotic cardiac surgical procedures during the early phase of the learning curve process were included. Intraoperative metrics and clinical outcomes were examined. Following the removal of duplicates, 2305 citations were screened, with 32 studies meeting inclusion criteria for full-text screening. Seven studies focused on totally endoscopic coronary artery bypass (TECAB), 12 on robotic mitral valve repair (MVR), and 8 on robotic coronary artery bypass grafting (CABG). Analysis revealed improved procedural efficiency along the learning curve, evidenced by reductions in surgical durations and operative complications. Notable enhancements were observed in total procedure time, bypass time, harvest time, and cross-clamp/occlusion time. Low mortality rates were consistently reported at both 30 days and 1-year post-surgery. As surgeons progress along the learning curve, there is a notable improvement in procedural efficiency and a reduction in adverse events. However, variability in the number of procedures required to attain proficiency suggests the influence of program size and individual surgeon experience. Standardized training protocols and ongoing mentorship are essential to optimize the learning curve while ensuring patient safety. Further research employing standardized metrics to define competency thresholds and expedite the learning process is warranted to enhance the proficiency of robotic cardiac surgeons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».