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    脊柱外科手術(shù)機器人椎弓根置釘?shù)男Ч治?/h1>
    2021-11-29 08:26:08劉永濤郭開今1通訊作者峰1
    醫(yī)藥前沿 2021年2期
    關(guān)鍵詞:手動椎弓經(jīng)皮

    左 韜,劉永濤,郭開今1,(通訊作者),袁 峰1,

    (1 徐州醫(yī)科大學第一臨床學院 江蘇 徐州 221000)

    (2 徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院骨科 江蘇 徐州 221000)

    (3 徐州醫(yī)科大學循證醫(yī)學教研室 江蘇 徐州 221000)

    椎弓根置釘技術(shù)在胸腰椎的脊柱外科手術(shù)中十分重要,椎弓根周圍有大量功能性組織結(jié)構(gòu)如脊髓,神經(jīng)根和相關(guān)血管,如果處理不當會引發(fā)嚴重后遺癥。傳統(tǒng)手工置釘尤其是在微創(chuàng)經(jīng)皮穿刺脊椎手術(shù)中準確率有提升但風險性依然很高。手動置釘準確性較低,術(shù)中醫(yī)生的輻射暴露量較高等問題,促進了脊柱手術(shù)機器人的應用?;颊咦≡簳r間與術(shù)后并發(fā)癥的降低,相關(guān)治療文獻發(fā)表的快速增長都可以看出機器人技術(shù)應用的潛力。但在機器人技術(shù)廣泛推廣前,展示設備在手術(shù)的精準性,高效性和安全性至關(guān)重要。本文利用現(xiàn)有文獻,將手術(shù)機器人置釘和人工置釘技術(shù)的輻射暴露時間,手術(shù)時間,住院時間和術(shù)后并發(fā)癥進行比較,發(fā)現(xiàn)機器人置釘術(shù)可以在椎弓根螺釘手術(shù)中起到關(guān)鍵作用。

    1.材料與方法

    系統(tǒng)性使用Pubmed,OVID-MEDLINE 與Cochrane 數(shù)據(jù)庫搜索2018 年3 月11 日以來機器人輔助椎弓根置釘相關(guān)文章。搜索策略的關(guān)鍵詞為脊柱手術(shù)機器人和脊柱手術(shù)機器人手術(shù)。另外,文獻列表中的文章都經(jīng)過手動篩選。初次篩選出標題與摘要,納入后的文章會評價全文內(nèi)容。

    研究設計包括機器人脊柱置釘技術(shù)的隨機對照組研究,前瞻性研究與回顧性研究。文章病例少于9 例的,動物研究,技術(shù)性文章和綜述類文章都被排除在實驗之外。在這些選擇條件后,32 篇文獻納入研究范圍。

    納入的數(shù)據(jù)標準和實驗方法包括以下變量:機器人種類,數(shù)據(jù)收集方法,空白對照組,隨機分組,病人置釘數(shù)量,病人數(shù),放射暴露時間,手術(shù)時間,準確率的百分比,病人預后,病人并發(fā)癥,以及機器人使用所遇到的各種技術(shù)問題。

    2.結(jié)果

    2.1 機器人系統(tǒng)

    所有文獻中提到三種機器人系統(tǒng),其中三篇涉及Mazor 或Medtech 機器人,28 篇文章的Mazor 機器人使用文藝復興機器人輔助。兩項研究有關(guān)Zimmer Biomet資助的Medtech 機器人[1]。上面提到所有的機器人都需要計算機CT 斷層掃描技術(shù)來幫助術(shù)中透視。這可以幫助手術(shù)進行CT 術(shù)前掃描與3D 模擬[2]。ROSA 不需要CT 預手術(shù)和3D 模擬所以可以不依賴相關(guān)設備工作。此外,ROSA 系統(tǒng)優(yōu)勢是可以通過影像實時定位。也有相關(guān)文章提到ROSA 系統(tǒng)的校準準確性問題。

    2.2 放射暴露時間

    13 篇文章測量了手術(shù)團隊的放射暴露時間。放射暴露時間(RET)以每次置釘時間為準??ㄌ亟淌趯鹘y(tǒng)手動置釘與機器人和經(jīng)皮置釘術(shù)做對比發(fā)現(xiàn),RET 時間為手工平均77 秒,開放式導航機器人置釘平均43 秒,經(jīng)皮導航機器人的置釘時間平均為27 秒。Keric 教授觀測了90 名患者規(guī)律相似,RET 時間分別是手工平均為56.4秒,機器人24 秒[3]。

    Onen 提供了27 例機器人手術(shù),有開放也有經(jīng)皮,發(fā)現(xiàn)兩者置釘放射時間為1.3 秒/次,統(tǒng)計學并無明顯差異。有趣的是,Ringel 教授認為手動與機器人置釘兩者并無明顯差異,RET 均為3.8 秒/次[4]。

    2.3 手術(shù)時間

    18 篇文章比較了手動和機械置釘兩者之間的區(qū)別。

    2.4 回顧性研究

    回顧性研究評價了 SpineAssist 系統(tǒng),手動置釘平均為111.2 分鐘/次,而機器人導航輔助160.8 分鐘/次,機器人手術(shù)輔助為140.8 分鐘/次。Lonjon 教授用機器人輔助置釘比手工置釘多出2 小時,分別是336 分鐘與209 分鐘。

    2.5 前瞻性研究

    在Keric 研究中,手術(shù)比較機器人輔助置釘與傳統(tǒng)開放方式。研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方式時間更長,機器人約為202.6 分,手工218.9 分。Kantelhardt 對比三種不同方式的操作時間,手動265.5 分,機器人輔助開放性手術(shù)306.4 分,機器人經(jīng)皮輔助264.1 分,之間的差別同樣沒有統(tǒng)計學意義。

    2.6 準確率

    15 篇文章使用戈茨苯與羅賓的數(shù)據(jù)。還將手動透視下引導手術(shù)與機器人輔助經(jīng)皮置釘術(shù)進行比較,機器人有100%的準確率,而人工有98.6%的準確率。Lonjon發(fā)現(xiàn)ROSA 輔助機器人準確率為97.5%,而手動為92%。但Ringel 教授的文章認為輔助機器人目前準確率只有85%而人工的高達93%。作者認為機器人輔助技術(shù)的失準是因為外科醫(yī)生對手術(shù)用床體位的錯誤使用遠多其他兩種原因,導管通路的滑脫與小關(guān)節(jié)突的骨化。研究認為差別出現(xiàn)的另一個原因是退行性脊柱疾病的骨硬化,使得椎板基準線失去相應形態(tài)而導致手術(shù)輔助機器人難以辨識相應節(jié)段。

    有專家檢測了青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎疾病,其椎弓根較短,椎弓根置釘更加困難。但機器人輔助手術(shù)中置釘準確率在92.8%~97.6%,俯臥位能夠極大提高準確率。與手動置釘相比機器人手術(shù)能夠極大的降低術(shù)后關(guān)節(jié)突以及椎間盤的壓力。

    也有專家在術(shù)后使用C T 掃描來檢測置釘?shù)臏蚀_性。用這種方法,K e r i c 發(fā)現(xiàn)文藝復興機器人與手工置釘相比有明顯差別(90%v s72.5%)。文章將這些差別歸功于術(shù)前手術(shù)輔助機器人的孔道設計。另外一位教授文章發(fā)現(xiàn)開放式機器人手術(shù)92.2%的準確率遠高于75%的機器人經(jīng)皮穿刺置釘術(shù),P=0.033。文章認為原因是經(jīng)皮穿刺因為軟組織的存在可能導致置釘位置的滑動。

    2.7 住院時間

    Kim 報道了術(shù)后觀測時間為文藝復興機器人39.7 小時,手工36.2 小時。其他研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)此類機器人術(shù)后住院時間平均為14.6 天,而手工為11.6 天,而經(jīng)皮機器人置釘住院時間為10.1 天。手工手術(shù)病人為57,總置釘數(shù)為286;機器人輔助手術(shù)病人為20,置釘數(shù)為97;經(jīng)皮手術(shù)機器人病人為35,置釘數(shù)為156,P=0.009。微創(chuàng)手術(shù)方式會減少解剖學與軟組織損傷,從而降低住院時間,提高恢復效率。

    2.8 并發(fā)癥/翻修手術(shù)

    開放性手術(shù)機器人手術(shù)病人術(shù)后感染率為2.7%,(經(jīng)皮穿刺機器人手術(shù)僅為0.6%),而開放性手工置釘手術(shù)感染率為10.7%,P=0.104。以上手術(shù)只有10 例需要翻修。也有一些專家的開放性手工手術(shù)的術(shù)后感染率達到20.8%,機器人輔助下只有10.8%,P=0.104。人工手術(shù)只有一種手術(shù)術(shù)中使用抗生素,另外四例使用需要手術(shù)翻修;而在機器人手術(shù)后有四例需要處理,而其中三例的并發(fā)癥僅用抗生素就解決問題了。

    16 篇文章都說到機器人手術(shù)的19 種并發(fā)癥。主要的并發(fā)癥為置釘滑脫而引起的誤穿刺。臨床并發(fā)癥為血胸,腦脊液漏,肺栓塞。相關(guān)文獻報道Spineassist 機器人置釘?shù)纳窠?jīng)系統(tǒng)并發(fā)癥為597(0.7%)。手動失敗率為五分之一,與機器人組相比為P=0.142。另有一例為手工置釘?shù)母該p傷。

    3.討論

    椎弓根置釘術(shù)的以手動方式與其臨床并發(fā)癥為參照物并作為進行技術(shù)革新的基礎。因為脊柱手術(shù)輔助機器人只有4.9%~13%的錯置率,因此人們對手術(shù)機器人的興趣與日俱增,并逐漸被納入臨床實踐。目前,Mazor、ROSA 和最近新加入的Excelsius 機器人系統(tǒng)是唯一獲得FDA 批準用于椎弓根螺釘軌跡導航的機器人系統(tǒng)[1]。但85 萬美元的市場零售價,每年的使用費接近2000 美元,對成本效益的擔憂是顯而易見的。抵消與機器人相關(guān)支出的一個潛在方法是確定它對病人住院時間的影響。與手工置釘組相比,Kantelhardt 等人發(fā)現(xiàn)開放式機器人組的住院時間顯著縮短,MIS 機器人組的住院時間進一步縮短(P=0.009)。住院時間分別為14.6 天、11.6 天和10.1 天。Hyun 等人在他們的研究中明顯發(fā)現(xiàn),與徒手組相比,MIS 機器人手臂組的住院天數(shù)減少了3 天[2]。然而,這在很大程度上是由于該方法的微創(chuàng)性,在機器人組中較少損傷椎旁組織,而不是與機器人使用相關(guān)的實質(zhì)性效果。其余評估住院時間的研究沒有發(fā)現(xiàn)兩種手術(shù)方法之間的統(tǒng)計學差異。結(jié)論不明顯可能是由于樣品量過少的原因。在未來的研究中,外科醫(yī)生對機器人輔助置釘?shù)氖炀毝仍黾右部赡軙档妥≡簳r間,但目前的數(shù)據(jù)仍不明確。

    一些研究集中在評估機器人系統(tǒng)的椎弓根螺釘軌跡的準確性。術(shù)前CT 掃描和術(shù)中透視同步用于圖像配準,幫助手術(shù)機器人確定螺釘軌跡。在所列的研究中,有相當大比例的研究表明,機器人組螺釘放置的準確性得到了可比較的或顯著的提高。Hu 和Lieberman 確實提出了30 例使用機器人來避免螺釘錯位和轉(zhuǎn)換為手動放置螺釘?shù)牟±?。Bederman 等采用MIS 機器人輔助椎弓根內(nèi)置釘術(shù)中顯示了100%的準確性。Ringel 進行的一項前瞻性隨機對照研究顯示,與徒手相比,機器人組的準確性較差。這一發(fā)現(xiàn)很大程度上是使用床上平臺不當所引起的運動。Kim 等人發(fā)現(xiàn)徒手組和機器人組在椎弓根軌跡的準確性上沒有差異,但注意到徒手組關(guān)節(jié)突破壞增加。在一項比較螺釘路徑與機器人制導、導航和徒手制導的研究中,準確率分別為99%、92%和97.5%,盡管這項研究的可信性不足。由于精確性的提高,在機器人輔助置釘?shù)乃形墨I中,臨床顯著并發(fā)癥的發(fā)生率均具有可比性但一致性較低[1]。

    延長手術(shù)時間預示著病人預后不良,并影響設備成本。手術(shù)時間的結(jié)論是謹慎地根據(jù)現(xiàn)有文獻得出,因為所列的一些研究是由早期階段的外科醫(yī)生組成的機器人群體。在Kim 文章中,徒手組和機器人組的總操作時間分別為190 分鐘和220 分鐘。機器人輔助手術(shù)延長手術(shù)時間的這一發(fā)現(xiàn)在絕大多數(shù)早期文獻中得到了呼應。由Solomiichuk 和Keric 在2017 年進行的更大的機器人隊列研究表明,在兩組手術(shù)水平相當?shù)幕颊咧?,比較經(jīng)皮機器人置釘和徒手置釘時,手術(shù)時間縮短。隨著外科醫(yī)生經(jīng)驗的進步,后續(xù)研究將有助于回答機器人手術(shù)對手術(shù)時間的影響[5]。

    逐漸減小的輻射暴露對外科團隊的興趣繼續(xù)增加,這是使用機器人輔助儀器的潛在優(yōu)勢。Kantelhardt 和注意到機器人輔助下每次螺釘置入的時間相差34 秒,而徒手技術(shù)則為77 秒。同樣,Hyun 等人也顯示出明顯縮短了透視時間。然而,其他研究的發(fā)現(xiàn)卻沒有那么令人信服。Kim 和Lonjon 在各自徒手組中顯示明顯較低的透視時間。值得注意的是,Lonjon 等人使用的ROSA 需要額外的透視時間進行準備。雖然對于減少輻射照射的最佳方法還沒有明確的結(jié)論,但隨著重復使用機器人系統(tǒng),透視時間似乎有下降的趨勢。

    綜上所述,脊柱外科的機器人技術(shù)在工業(yè)意義上和外科醫(yī)生的使用程度上都處于早期發(fā)展階段。在降低對軟組織壓力的敏感性、提高工作效率、以及軟件對外科醫(yī)生友好度仍需不斷改進。這對提高病人的手術(shù)安全性和技術(shù)廣泛使用至關(guān)重要。機器人置釘精度較高,并發(fā)癥發(fā)生率較低。然而,在透視時間、手術(shù)時間和住院時間等指標上,機器人技術(shù)與傳統(tǒng)外科治療置釘?shù)男Ч匀徊淮_定,很難證明從而被廣泛應用。未來機器人想要廣泛應用,如何降低成本研究也是必須的,此外也需要外科醫(yī)生應具有豐富的機器人經(jīng)驗,而機器人學習曲線時間較長,這都是未來需要改進的方面。

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