A tanulási görbe retroperitoneoszkópos donor nefrektómiához

Az Ondokuz Mayıs Egyetemen 2010 januárja és 2019 júliusa között 2010 januárja és 2019 júliusa között tiszta RDN-en átesett 172 egymást követő vesedonor előretekintően gyűjtött adatait visszamenőlegesen értékelték. Tc-99m merkaptoacetil-triglicin (MAG3) veseszcintigráfiát végeztek a megosztott vesefunkció értékelésére. Háromdimenziós számítógépes tomográfiát végeztünk a vese anatómiájának és érrendszerének értékelésére. A végső döntés a műtét oldalirányúságáról azon a meggyőződésen alapult, hogy a jobb vese a donornál marad. Ha mindkét vese funkcionális jellemzői azonosak, a transzplantációs orvosi bíráló bizottság döntése alapján a bal vesét vagy az egyszerűbb vaszkuláris anatómiájú vesét vásároltuk meg. Feljegyeztük a demográfiai adatokat, beleértve az életkort, a nemet, a testtömeg-indexet (BMI), a preoperatív vesefunkciót, a veseartériák és -vénák számát. Olyan perioperatív változókat is feljegyeztek, mint a műtéti idő (OT), a meleg ischaemia ideje (WIT), a becsült vérveszteség (EBL), a perioperatív és posztoperatív szövődmények. Ezenkívül rögzítették a vese-recipiensek kimenetelét, beleértve a graft funkcióját, a szövődményeket és a követést is. Korábban megjelent cikkünkben részletes leírást adunk a műtéti eljárásról, valamint a tiszta RDN jobb és bal oldalának részleteiről. Az összes RND-t egyetlen retroperitoneoszkópos laparoszkópos műtétben és vesetranszplantációban tapasztalattal rendelkező sebész végezte.

Tanulási görbe elemzése A CUSUM elemzés és a BinSeg (bináris szegmentálás) módszer Bár a CUSUM elemzést először az ipari szektor teljesítményének értékelésére hozták létre, az orvostudományban számos sebészeti technika tanulási görbéjének értelmezésére alkalmazták. Egy idővonalban kiszámítja az egyes működési idők és az összes működési idő átlaga közötti különbségek összegét. Fő felhasználása az orvostudományban, hogy az egyes műveleti idők és az összes műveleti idő átlaga között fennálló különbségek összegét számítja ki egy idővonalon. A következő lépés a jelentős változási pontok azonosítása a fejlődés meghatározásához. A változási pontok meghatározására az R programban a "changepoint" csomagot használták. A változási pontokat az átlagos eltérés alapján határoztuk meg. A BinSeg módszereket két cserepont azonosítására használtuk. A műtéti időváltozási pontok meghatározásához nem alkalmaztak büntető módszereket. A "Normál" módszert használtuk a műtéti idő vizsgálati statisztikájaként. A fent említett tanulási görbe elemzési módszerek szerint a teljes kohorszt három csoportra osztották. A csoportok elnevezésében a készségelsajátítás Dreyfus-modellje ihlette. Így az 1. csoport a kompetenciát, a 2. csoport a jártassági szintet, a 3. a szakértői szintet jelenti.