ロボット支援腹腔鏡手術と標準腹腔鏡手術における外科医のエルゴノミクス (MURALS)

最小限のアクセス技術を使用して行われる外科手術の数は、患者の回復時間の短縮により増加しています。 このように、外科医はますます多くの内視鏡/腹腔鏡手術を行っており、より長い期間手術を行っています。 最近のメタアナリシスでは、外科医の間で仕事に関連した筋骨格系の損傷が一般的であり (1)、外科医は仕事に関連した筋骨格系の衰退のリスクが最も高い (2) ことが示されました。 実際、変性脊椎疾患の有病率は 17%、回旋筋腱板の病理は 18%、変性腰椎疾患は 19% です (1)。 外科医は、怪我に加えて仕事に関連した筋骨格系の痛みを経験しており、痛みは首 (48%)、肩 (43%)、背中 (50%) に多く見られます (13)。

英国の国家統計局によると、労働者の筋骨格系の問題は欠勤の 2 番目に多い原因 (17.7%) であり、年間 23 日の欠勤の原因となっています (2)。 これは米国でも同様であり、米国労働統計局は、労働者の負傷の 62% と欠勤の 32% が筋骨格系の問題に起因すると推定しています。 まとめると、これらのデータは、外科医としてのキャリアによって引き起こされる筋骨格系の問題が、生産性の低下、キャリアの寿命、さらには患者ケアの質の低下につながる身体的健康を損なう可能性があることを示唆しています。

ロボット支援腹腔鏡手術 (RALS) は、これらの筋骨格の問題を軽減し、それによって患者のケアを改善するのに役立つ最新の技術です。 標準的な腹腔鏡手術 (LS) と比較して、RALS は安定した手首の動きを提供し、支点効果が減少するため、患者に利益をもたらします (3)。 RALS は LS (70-100%) よりも筋骨格系の問題の発生率が低い (23-80%) という新たな証拠があります (1)。 したがって、機器のコストが高く、トレーニング中の学習曲線が急であるにもかかわらず、RALS は LS の魅力的な代替手段になる可能性があります。

筋骨格系の疲労 (およびその後の怪我のリスク) に対する RALS と LS の要求、およびこれらの変化が認知疲労の変化によって支えられているかどうかを比較した研究はありません。 研究者は、複雑な低侵襲手術を行う際に、RALS を使用するキャリアが標準的な LS よりも外科医の筋骨格の健康に関連するかどうかを判断することを目指しています。

仮説は、RALS は LS と比較して外科医の筋骨格疲労と筋骨格損傷の有病率を減らすというものです。 これが本当なら、RALS は外科医の健康を維持し、それによって医療提供者のコストを削減することで、より多くのサポートを受けるはずです。

研究対象 (外科医と患者) 外科医: 研究者は、RALS 群と LS 群の間で同様のレベルの経験を持つ、外科手術を完了する外科医を募集します。 外科医は、筋骨格症状の分析のための標準化された北欧の質問票を使用して、過去12か月以内の労働時間と経験、身体活動レベル（スポーツ、自転車通勤、園芸など）、一般的な健康状態、筋骨格症状に関する質問票に記入します（11 ）。 研究者はまた、臨床的に検証された生体電気インピーダンス分析を使用して、体組成 (身長、体重、BMI、筋肉量、脂肪量) を定量化します。 外科医は、年齢、手術経験、人体測定、および性別について広く一致します。 患者: 作業を完了するために、研究者は、RALS で手術を受けている n = 40 人の患者と、年齢、性別、BMI、および術前のリスクスコアが一致する n = 40 の LS グループからのデータを使用します。

外科的処置および全体的な研究デザイン データはインデックス処置中に収集されます。たとえば、RALS または LS を使用した前立腺切除術または前方切除術。 手術前に、外科医は EMG (筋肉疲労を測定するため) と EEG (認知疲労を測定するため) の両方を装着します。 外科医は、各手術の前後に一連の有効なアンケートに記入して、筋骨格系の緊張/痛みおよび認知疲労を主観的に判断します。

この研究は実際の手術で行われており、手術と手術の間に条件を制御することは非常に困難です。 この研究では、合併症により平均手術時間の 50% を超える手術時間がかかる手術は除外されます。これにより、データが筋骨格疲労の影響に偏るのを防ぐことができます。 この平均時間には、特定の手順も含まれます。 前立腺切除術 - 骨盤内筋膜を解剖し、精嚢、直腸および膀胱頸部を動員して、前立腺茎を定義および切断することにより、切除縁を定義します。膀胱頸部、尿道、および前立腺を横断します。尿道を膀胱頸部に吻合します。 腸の手術 - 椎弓根の識別、切断、および結紮;側方動員と尿管の温存、および腸吻合。

治験責任医師は、任意の日の最初の手術である 1 回の手術で RALS と LS を比較することにより、急性疲労を評価します。 累積疲労 (手術の慢性的影響、目的 2) を判断するために、2 回以上の手術が完了した日の被験者の最初と最後の手術を比較します。

筋骨格疲労 (EMG) の測定 EMG 正当化。 この研究では、筋電図 (EMG) を利用して、RALS および LS 手術に関連する筋骨格要求の急性および慢性の変化を判断します。 表面筋電図は、筋線維動員中に生成された電気信号を記録することによって筋活動を測定する非侵襲的な手順です。 疲労を評価するその能力は、長い間確立されてきました (例: (4)) であり、スポーツ選手を含む多くの集団で広く使用されています (例: (5))、歯科医 (6) および外科医 (例: (7,8)) EMG は、約 2 時間の外科的処置の 0、30、60、90、および 120 分で 200 秒間収集されます (9)。 これらの時点に加えて、EMG データは臨床的に重要なタスク中に収集されます (例: 手術の完了時に縫合します。通常は 10 分かかります)。

EMG プロトコル。 外科医は、参加前に書面によるインフォームドコンセントを提供します。 外科医はインデックス手順を完了します。たとえば、RALS または LS を使用した前立腺切除術または前方切除術。 EMG データ収集のプロトコルは同じになります。 手術前に、外科医はワイヤレス EMG センサーを装着します。 EMG データ収集手順は、サイトの準備と電極の配置、およびデータの収集、処理、正規化に関する確立されたプロトコルに従います (7,12)。 手短に言えば、部位を剃毛し、アルコールワイプで洗浄し、バイポーラ電極を筋肉の腹に配置し、電極間距離が 20 mm の筋肉の繊維に平行にします (12)。 電極は、腕、首、肩、背中などの筋肉に配置されます。 橈側手根屈筋、上腕二頭筋、僧帽筋から両側、脊柱起立筋から両側。 これらの筋肉は、最近のメタ分析に基づいて選択されています (13)。 電極は、外科医が手術のためにスクラブする前に取り付けられ、電極は手術用ガウンで覆われ、それによって滅菌劇場が維持されます。 ワイヤレス EMG システムが選択されているため、侵襲性が最小限に抑えられ、ワイヤーによる外科医の動きを妨げません。

EMG データ分析。 データは、EMG Works (Delsys Inc.、米国マサチューセッツ州ボストン) を使用して収集および分析し、推奨される正規化、サンプリング、フィルタリング、および平滑化の手法を使用します (7)。 以前のデータの EMG 記録は、主に首、肩、手、腰、下肢の筋肉で、外科医の 70 ～ 85% で LS 手術中に大きな変化を示しています。 腕、首、肩、背中の筋肉からの記録は監視されますが、下肢の筋肉は含まれません。なぜなら、RALS の間、外科医は患者から離れて座っており、額と肘掛けを持っていると下肢の作業負荷が大幅に変化するからです。 LS における下肢の筋肉の比較は意味がありません。 EMG 信号が正規化されると (10)、周波数や振幅などの基本的な EMG 変数は、単一の筋肉と複数の筋肉 (活性化/動員戦略) の両方で、筋線維の動員がどのように変化したかに関する情報を提供できます。疲労スコアも計算できます (11)。 正規化プロセスにより、筋肉を比較したり、筋肉の活動をさまざまな時点 (つまり、 同じセッション内またはより長い時間が経過した後。例えば (5,12,13)​​。

認知疲労 (EEG) の測定 EEG 正当化。 この研究では、脳波検査 (EEG) を使用して、筋骨格要求の急性または慢性の変化が、運動制御および認知疲労の変化に関連しているかどうかを判断します。 認知疲労は、脳波などの神経生理学的測定によって判断できます。 脳波は、運転中や手術中など、特定の作業中の脳の進行中の電気的活動を測定できます。 疲労のEEG測定は、個人の認知状態の客観的な定量化をリアルタイムで提供し、中程度の疲労状態では信頼できないことがわかっている自己報告やアンケートなどの主観的測定への依存を取り除きます。 脳は常にさまざまな周波数で振動しており、この情報は脳波に記録されます。 特定の周波数帯域のパワーは、認知疲労の指標として採用されています。 具体的には、アルファ帯域の電力 (7 ～ 13 Hz) が疲労に敏感であり (レビューについては (14) を参照)、実際の交通とシミュレーションの演習の両方でドライバーの疲労を測定するために使用されていることを示す証拠があります (15-18)。 . 疲労が増すと、アルファ スピンドルとして知られるアルファ バンド活動が 500 ミリ秒のバーストで発生します (19)。 アルファ紡錘体は、個々の疲労状態を反映すると考えられており、ピークの頻度、持続時間、および振幅に関して定量化することができ、個人のアルファ シグネチャを生じさせます (20)。

脳波プロトコル。 外科医がEMG電極を装着している間に、ワイヤレスEEG電極についても同様の手順が完了します。 頭部の皮膚部位は前述のように準備され（21）、電極ゲルと電極キャップは手術用キャップの前に適用され、それによって手術室の無菌性が維持されます。 8 チャネル電極モンタージュを使用して皮質上に電極を配置し、手術中の進行中の EEG 振動を 200 秒間 (9)、0、30、60、90、および 120 分の 2 時間の手術手順で記録します。 電極は、10-20 国際電極配置システムに従って配置されます。 対象となる主要な EEG チャネルは、後頭部および頭頂皮質、すなわち最大アルファ活動を検出できる電極位置 O1、O2、P3、P4、P7、P8 に配置されます。 これらの時点に加えて、脳波データは臨床的に重要なタスク中に収集されます (例: 手術の完了時に縫合します。通常は 10 分かかります)。 ワイヤレス EEG システムが選択されているため、侵襲性が最小限に抑えられ、ワイヤーの動きによる気晴らしや制限が発生しません。

脳波データ分析。 Enobio 8 5G (Neuroelectrics、ケンブリッジ、マサチューセッツ州、米国) を使用して、標準的な参照、サンプリング、フィルタリング、および平滑化技術を使用して、データを収集および分析します (21)。 研究者は、LS と RALS のピーク アルファ パワー、およびアルファ スピンドルの持続時間と振幅を比較します。 EEG パワー スペクトルの変化、特にアルファ周波数帯域での変化は、覚醒状態の監視に使用され、認知疲労が筋骨格疲労を支えているかどうかに関する重要な情報を提供します。 この研究では、脳波パワー スペクトルを介して、手術中に時間の経過とともに覚醒がどのように変化するかを特定することもできます。

外科医の身体活動と筋骨格系の健康状態の測定 外科医の筋骨格系の疲労は、作業環境以外の影響を受けないことが重要です。 私たちは、データ収集を通じて毎週三軸加速度計を使用して、外科医が身体活動パターンを変えていないことを測定して確認します (したがって、強くなったり弱くなったりしません)。 栄養不足が体力の低下につながるのと同じように、栄養は強さの発達にも重要です. したがって、外科医は、データ収集期間を通じて毎週 3 日間の食事日記と食事分析を完了します。

統計とデータ分析。 検出力の計算: 目的 1 に対処するために、研究者は、利用可能な限られた証拠に基づいて、RALS と LS の間で筋骨格疲労に 20% の差があると予測しています (1)。 したがって、0.82 の予測効果サイズ (コーエンの d) に基づいて、RALS で 40 人の被験者、LS で 40 人の被験者の採用が行われます (合計サンプルサイズ n = 80)。 これらの数値は、前立腺手術と腸手術の間で一致します。 目的 2 では、その日の最後の手術と最初の手術の間の疲労レベルが目的 1 の差よりも大きくなることがデータから示唆されているため (Cohen の d 0.90)、したがって、この研究課題には 27 人の被験者/グループが必要です。 最後に、筋骨格疲労の変化が運動制御と認知疲労の変化によって支えられているかどうかを調査する目的 3 で、研究者は RALS と LS の間で 0.85 の効果サイズを予想しているため、31/グループからのデータを使用してこの効果を研究します。 G*Power 3 (22) を使用して必要なサンプル サイズを計算するために、アプリオリなべき乗計算が使用されます。 控えめに言って、検出力計算の 3 つの値のうち低い方 (効果量 0.82) が選択されています。 Cohen の d が 0.82 であると仮定すると、グループ間の差を 90% の検出力で検出するには、グループごとに 40 人の参加者が必要であり、アルファは 0.05 です。

統計分析: RALS と LS における筋骨格疲労と認知疲労の違いを判断するために、混合モデル ANOVA またはノンパラメトリック同等物が利用されます。 研究の最後に得られたデータと結論は、プロジェクトの終わりに向けて、科学文献 (出版物) と会議での普及の両方で推奨事項を通知します (ガント チャートを参照)。 この研究は、RALS で最小限のアクセス手順を実行する外科医に対する長期的な筋骨格への影響に関する強力なケースを開発するためのプラットフォームです。