Learning curves of robotic technology in an orthopedic teaching hospital.
Lernkurven der Robotertechnik an einer orthopädischen Ausbildungsklinik.
Arthroplasty
Complications
Knee replacement
Operative time
Patient satisfaction
Journal
Orthopadie (Heidelberg, Germany)
ISSN: 2731-7153
Titre abrégé: Orthopadie (Heidelb)
Pays: Germany
ID NLM: 9918384887206676
Informations de publication
Date de publication:
Sep 2022
Sep 2022
Historique:
accepted:
11
07
2022
pubmed:
20
8
2022
medline:
2
9
2022
entrez:
19
8
2022
Statut:
ppublish
Résumé
In recent years there has been an increasing implementation of robotic technology in arthroplasty. Due to the unclear data situation the aim of this study was to analyze the learning curve for robotic technology in residency training. After its introduction, the first 351 consecutive robotic knee replacements were prospectively included in the study. Surgical times, preoperative and postoperative radiographs, intraoperatively recorded alignment data and complications were analyzed. Satisfaction, revision, and referral rates were determined in a 90-day follow-up survey. Data from the last 350 navigated total knee arthroplasties were analyzed as a historical control group. A learning curve of between 3 and 53 procedures was identified, depending on the surgeon, with further reductions in time measured even after 1 year of use. The operative times of the navigated technique were achieved by all surgeons. With respect to precision (alignment outliers) and patient satisfaction rate, no learning curve was evident. Comparison between tutorial and non-tutorial surgery showed a 16-min increase in operating time, but no significant differences in precision, complications, and patient satisfaction rate. The study showed that there was a learning curve in terms of duration of surgery but not in terms of precision, complications, and patient satisfaction. Robotic tutorial surgery requires more time but provides the same outcome compared to experienced surgeons. Thus, the robotic surgical technique appears to be an excellent training tool in knee arthroplasty. HINTERGRUND: Die letzten Jahre zeigen eine zunehmende Implementierung von robotischer Technologie in der Endoprothetik. Aufgrund der unklaren Datenlage war es Ziel unserer Studie, die Lernkurve robotischer Technologie in einer Ausbildungsklinik zu analysieren. Nach deren Einführung wurden die ersten 351 aufeinanderfolgenden robotischen implantierten Knieprothesen prospektiv in die Studie eingeschlossen. Analysiert wurden dabei Operationszeiten, prä- und postoperative Röntgenbilder, intraoperativ erfasste Alignment-Daten sowie Komplikationen. In einer 90-Tage-Nachbefragung wurden Zufriedenheit, Revisionen und Weiterempfehlungsrate ermittelt. Als historische Vergleichsgruppe wurden die Daten der letzten 350 navigiert implantierten Endoprothesen analysiert. Es konnte eine Lernkurve je nach Operateur zwischen 3 und 53 Eingriffen ermittelt werden, wobei auch nach einem Jahr weitere Zeitreduktionen gemessen wurden. Die Operationszeit der navigierten Technik wurde von allen Operateuren erreicht. Mit Blick auf Präzision (Achsabweichungen) und Patientenzufriedenheit zeigte sich keine Lernkurve. Der Vergleich zwischen Ausbildungs- und Facharztoperationen zeigte eine um 16 min verlängerte Operationsdauer, jedoch keinen signifikanten Unterschied in Präzision, Komplikationen und Patientenzufriedenheit. Die Studie zeigt, dass eine Lernkurve in Bezug auf die Operationsdauer besteht, jedoch nicht in Bezug auf Präzision, Komplikationen und Patientenzufriedenheit. Robotische Ausbildungsoperationen benötigten mehr Zeit, lieferten jedoch im Vergleich zu erfahrenen Endoprothetikern das gleiche Outcome. Aus unserer Sicht erscheint die robotische Operationstechnik somit als ein hervorragendes Ausbildungstool in der Knieendoprothetik.
Sections du résumé
BACKGROUND
BACKGROUND
In recent years there has been an increasing implementation of robotic technology in arthroplasty. Due to the unclear data situation the aim of this study was to analyze the learning curve for robotic technology in residency training.
METHODS
METHODS
After its introduction, the first 351 consecutive robotic knee replacements were prospectively included in the study. Surgical times, preoperative and postoperative radiographs, intraoperatively recorded alignment data and complications were analyzed. Satisfaction, revision, and referral rates were determined in a 90-day follow-up survey. Data from the last 350 navigated total knee arthroplasties were analyzed as a historical control group.
RESULTS
RESULTS
A learning curve of between 3 and 53 procedures was identified, depending on the surgeon, with further reductions in time measured even after 1 year of use. The operative times of the navigated technique were achieved by all surgeons. With respect to precision (alignment outliers) and patient satisfaction rate, no learning curve was evident. Comparison between tutorial and non-tutorial surgery showed a 16-min increase in operating time, but no significant differences in precision, complications, and patient satisfaction rate.
CONCLUSION
CONCLUSIONS
The study showed that there was a learning curve in terms of duration of surgery but not in terms of precision, complications, and patient satisfaction. Robotic tutorial surgery requires more time but provides the same outcome compared to experienced surgeons. Thus, the robotic surgical technique appears to be an excellent training tool in knee arthroplasty.
ZUSAMMENFASSUNG
UNASSIGNED
HINTERGRUND: Die letzten Jahre zeigen eine zunehmende Implementierung von robotischer Technologie in der Endoprothetik. Aufgrund der unklaren Datenlage war es Ziel unserer Studie, die Lernkurve robotischer Technologie in einer Ausbildungsklinik zu analysieren.
METHODIK
METHODS
Nach deren Einführung wurden die ersten 351 aufeinanderfolgenden robotischen implantierten Knieprothesen prospektiv in die Studie eingeschlossen. Analysiert wurden dabei Operationszeiten, prä- und postoperative Röntgenbilder, intraoperativ erfasste Alignment-Daten sowie Komplikationen. In einer 90-Tage-Nachbefragung wurden Zufriedenheit, Revisionen und Weiterempfehlungsrate ermittelt. Als historische Vergleichsgruppe wurden die Daten der letzten 350 navigiert implantierten Endoprothesen analysiert.
ERGEBNISSE
UNASSIGNED
Es konnte eine Lernkurve je nach Operateur zwischen 3 und 53 Eingriffen ermittelt werden, wobei auch nach einem Jahr weitere Zeitreduktionen gemessen wurden. Die Operationszeit der navigierten Technik wurde von allen Operateuren erreicht. Mit Blick auf Präzision (Achsabweichungen) und Patientenzufriedenheit zeigte sich keine Lernkurve. Der Vergleich zwischen Ausbildungs- und Facharztoperationen zeigte eine um 16 min verlängerte Operationsdauer, jedoch keinen signifikanten Unterschied in Präzision, Komplikationen und Patientenzufriedenheit.
DISKUSSION
CONCLUSIONS
Die Studie zeigt, dass eine Lernkurve in Bezug auf die Operationsdauer besteht, jedoch nicht in Bezug auf Präzision, Komplikationen und Patientenzufriedenheit. Robotische Ausbildungsoperationen benötigten mehr Zeit, lieferten jedoch im Vergleich zu erfahrenen Endoprothetikern das gleiche Outcome. Aus unserer Sicht erscheint die robotische Operationstechnik somit als ein hervorragendes Ausbildungstool in der Knieendoprothetik.
Autres résumés
Type: Publisher
(ger)
HINTERGRUND: Die letzten Jahre zeigen eine zunehmende Implementierung von robotischer Technologie in der Endoprothetik. Aufgrund der unklaren Datenlage war es Ziel unserer Studie, die Lernkurve robotischer Technologie in einer Ausbildungsklinik zu analysieren.
Identifiants
pubmed: 35984464
doi: 10.1007/s00132-022-04287-w
pii: 10.1007/s00132-022-04287-w
doi:
Types de publication
Journal Article
Review
Langues
eng
Sous-ensembles de citation
IM
Pagination
739-747Informations de copyright
© 2022. The Author(s), under exclusive licence to Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature.
Références
Bendich I, Kapadia M, Alpaugh K et al (2021) rends of Utilization and 90-Day Complication Rates for Computer-Assisted Navigation and Robotic Assistance for Total Knee Arthroplasty in the United States From 2010 to 2018. Arthroplast Today 11:134–139
doi: 10.1016/j.artd.2021.08.005
Calliess T, Ettinger M, Savov P et al (2018) Individualized alignment in total knee arthroplasty using image-based robotic assistance: video article. Orthopade 47:871–879
doi: 10.1007/s00132-018-3637-1
Chen Z, Bhowmik-Stoker M, Palmer M et al (2022) Time-based learning curve for robotic-assisted total knee arthroplasty: a multicenter study. J Knee Surg. https://doi.org/10.1055/s-0042-1744193
doi: 10.1055/s-0042-1744193
pubmed: 35944569
Clement ND, Bardgett M, Weir D et al (2018) The rate and predictors of patient satisfaction after total knee arthroplasty are influenced by the focus of the question: a standard satisfaction question is required. Bone Joint J 100-B:740–748
doi: 10.1302/0301-620X.100B6.BJJ-2017-1292.R1
Collins K, Agius PA, Fraval A et al (2021) Initial experience with the NAVIO robotic-assisted total knee replacement-coronal alignment accuracy and the learning curve. J Knee Surg. https://doi.org/10.1055/s-0040-1722693
doi: 10.1055/s-0040-1722693
pubmed: 33511584
Deckey DG, Verhey JT, Rosenow CS et al (2022) Robotic-assisted total knee arthroplasty allows for trainee involvement and teaching without lengthening operative time. J Arthroplasty 37:S201–S206. https://doi.org/10.1016/j.arth.2021.12.030
doi: 10.1016/j.arth.2021.12.030
Jansson V (2021) Endoprothesenregister Deutschland EPRD. https://www.eprd.de/de/downloads-1/berichte/ . Accessed 09.06.2022
Kayani B, Konan S, Huq SS et al (2019) Robotic-arm assisted total knee arthroplasty has a learning curve of seven cases for integration into the surgical workflow but no learning curve effect for accuracy of implant positioning. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc 27:1132–1141
doi: 10.1007/s00167-018-5138-5
Marchand KB, Ehiorobo J, Mathew KK et al (2022) Learning curve of robotic-assisted total knee arthroplasty for a high-volume surgeon. J Knee Surg 35:409–415
doi: 10.1055/s-0040-1715126
Pannu TS, Villa JM, Schultz I et al (2021) The learning curve of reaching the planned limb alignment in robotic-arm-assisted total knee. Arthroplast J Knee Surg. https://doi.org/10.1055/s-0041-1741001
doi: 10.1055/s-0041-1741001
Sodhi N, Khlopas A, Piuzzi NS et al (2018) The learning curve associated with robotic total knee arthroplasty. J Knee Surg 31:17–21
doi: 10.1055/s-0037-1608809
Springer BD (1999–2021) Australian Orthopaedic Association National Joint Replacement Registry (AOANJRR). https://aoanjrr.sahmri.com . Accessed 09.06.2022
Thiengwittayaporn S, Uthaitas P, Senwiruch C et al (2021) Imageless robotic-assisted total knee arthroplasty accurately restores the radiological alignment with a short learning curve: a randomized controlled trial. Int Orthop 45:2851–2858
doi: 10.1007/s00264-021-05179-y
Vanlommel L, Neven E, Anderson MB et al (2021) The initial learning curve for the ROSA(R) Knee System can be achieved in 6–11 cases for operative time and has similar 90-day complication rates with improved implant alignment compared to manual instrumentation in total knee arthroplasty. J Exp Ortho 8:119
doi: 10.1186/s40634-021-00438-8
Vermue H, Luyckx T, Winnock De Grave P et al (2022) Robot-assisted total knee arthroplasty is associated with a learning curve for surgical time but not for component alignment, limb alignment and gap balancing. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc 30:593–602
doi: 10.1007/s00167-020-06341-6
Wang Q, Goswami K, Shohat N et al (2019) Longer operative time results in a higher rate of subsequent periprosthetic joint infection in patients undergoing primary joint arthroplasty. J Arthroplasty 34:947–953
doi: 10.1016/j.arth.2019.01.027