로봇 보조 복강경 대 표준 복강경 수술의 외과 의사 인체 공학 (MURALS)

환자의 회복 시간이 개선되었기 때문에 최소 접근 기술을 사용하여 수행되는 수술 절차의 수가 증가하고 있습니다. 따라서 외과 의사는 점점 더 많은 내시경/복강경 수술을 수행하고 있으며 더 오랜 기간 수술하고 있습니다. 최근의 메타 분석에 따르면 외과의 사이에서 작업 관련 근골격계 부상은 흔하며(1) 외과의는 작업 관련 근골격계 쇠퇴의 위험이 가장 높은 그룹에 속합니다(2). 실제로 퇴행성 척추 질환의 유병률은 17%, 회전근 개 병리학은 18%, 퇴행성 요추 질환은 19%입니다(1). 외과의는 부상 외에 업무 관련 근골격계 통증을 경험하며 통증은 목(48%), 어깨(43%), 등(50%)에 많이 나타난다(13).

영국 통계청에 따르면 근로자의 근골격계 문제는 두 번째로 흔한 결근 원인(17.7%)이며 연간 23일의 결근을 차지합니다(2). 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)이 모든 근로자 부상의 62%와 결근 일수의 32%가 근골격계 문제로 인한 것으로 추산하는 미국에서도 이와 다르지 않습니다. 종합적으로, 이러한 데이터는 외과 경력으로 인한 근골격계 문제가 신체 건강을 감소시킬 수 있으며, 이는 생산성 감소, 경력 수명, 심지어 환자 치료의 질과 관련이 있음을 시사합니다.

로봇 보조 복강경 수술(RALS)은 이러한 근골격계 문제를 완화하여 환자 치료를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 최신 기술입니다. 표준 복강경 수술(LS)과 비교하여 RALS는 지렛대 효과가 감소된 안정적인 손목 움직임을 제공하므로 환자에게 도움이 됩니다(3). RALS가 LS(70-100%)보다 근골격계 문제 발생률(23-80%)이 낮다는 새로운 증거가 있습니다(1). 따라서 RALS는 높은 장비 비용과 훈련 중 가파른 학습 곡선에도 불구하고 LS에 대한 매력적인 대안이 될 수 있습니다.

근골격계 피로(및 그에 따른 부상 위험)와 이러한 변화가 인지 피로의 변화에 ​​의해 뒷받침되는지 여부에 대한 RALS와 LS의 요구를 비교한 연구는 없습니다. 조사관은 RALS를 사용하는 경력이 복잡한 최소 침습 절차를 수행할 때 표준 LS보다 외과의에게 더 나은 근골격계 건강과 관련이 있는지 확인하는 것을 목표로 합니다.

가설은 RALS가 LS에 비해 외과의의 근골격 피로와 근골격 손상 유병률을 감소시킬 것이라는 것입니다. 이것이 사실이라면 RALS는 외과 의사의 건강을 보존하고 그에 따라 의료 서비스 제공자의 비용을 줄임으로써 더 많은 지원을 받아야 합니다.

연구 대상(외과의 및 환자) 외과의: 조사관은 RALS와 LS 그룹 간에 유사한 수준의 경험을 가진 외과 수술을 완료하는 외과의를 모집합니다. 외과의는 근골격계 증상 분석을 위해 Standardized Nordic 설문지를 사용하여 지난 12개월 동안 근무 시간 및 경험, 신체 활동 수준(예: 스포츠, 자전거 타기 또는 정원 가꾸기), 일반적인 건강 상태 및 근골격계 증상에 관한 설문지를 작성합니다(11 ). 조사관은 또한 임상적으로 검증된 생체 전기 임피던스 분석을 사용하여 체성분(신장, 체중, BMI, 근육량, 체지방량)을 정량화합니다. 외과의는 나이와 수술 경험, 인체측정학, 성별에 따라 폭넓게 매칭됩니다. 환자: 작업을 완료하기 위해 조사관은 RALS에서 수술 중인 n = 40명의 환자와 n = 40명의 LS 그룹의 데이터를 사용하여 연령, 성별, BMI 및 수술 전 위험 점수를 일치시킵니다.

수술 절차 및 전체 연구 설계 지표 절차 중에 데이터가 수집됩니다: 예를 들어 RALS 또는 LS를 사용하는 전립선 절제술 또는 전방 절제술. 수술 전에 외과의는 EMG(근육 피로 측정용)와 EEG(인지 피로 측정용)를 모두 착용합니다. 외과의는 근골격계 긴장/통증 및 인지 피로를 주관적으로 결정하기 위해 각 수술 전후에 일련의 검증된 설문지를 작성합니다.

이 연구는 실제 수술에서 수행되고 있으며 수술 사이의 조건을 제어하는 ​​것은 매우 어렵습니다. 이 연구는 합병증으로 인해 평균 평균 수술 시간의 50% 이상을 차지하는 수술을 제외하여 데이터가 근골격 피로에 대한 영향으로 왜곡되는 것을 방지합니다. 이 평균 평균 시간에는 특정 절차(예: 전립선절제술 - 골반 내 근막을 해부하고 정낭, 직장 및 방광경을 가동화하여 절제연을 정의하고 전립선 페디클을 정의 및 가로절단합니다. 방광 경부, 요도 및 전립선을 절개; 요도를 방광 목에 연결합니다. 장 수술 - 페디클 식별, 절단 및 결찰; 측면 동원 및 요관 보존, 장 문합.

연구자들은 주어진 날의 첫 번째 수술인 단일 수술 내에서 RALS와 LS를 비교하여 급성 피로를 평가할 것입니다. 누적 피로(수술의 만성적 영향, 목적 2)를 결정하기 위해 >2 수술이 완료된 날의 피험자의 첫 번째 수술과 마지막 수술을 비교합니다.

근골격계 피로(EMG) 측정 EMG 정당성. 이 연구는 RALS 및 LS 수술과 관련된 근골격 요구의 급성 및 만성 변화를 결정하기 위해 근전도 검사(EMG)를 활용할 것입니다. 표면 근전도는 근섬유 모집 중에 생성된 전기 신호를 기록하여 근육 활동을 측정하는 비침습적 절차입니다. 피로를 평가하는 능력은 오랫동안 확립되어 왔습니다(예: (4)) 운동선수를 포함한 많은 인구에서 널리 사용되었습니다(예: (5)), 치과의사(6) 및 외과의사(예: (7,8)) EMG는 ~2시간 수술 절차의 0, 30, 60, 90 및 120분에서 200초(9) 동안 수집됩니다. 이러한 시점 외에도 EMG 데이터는 임상적으로 중요한 작업(예: 수술 완료 시 봉합, 일반적으로 10분 소요).

EMG 프로토콜. 외과의는 참여하기 전에 서면 동의서를 제공합니다. 외과의는 색인 절차를 완료하게 됩니다. 예를 들어 전립선 절제술 또는 RALS 또는 LS를 사용한 전방 절제술; EMG 데이터 수집을 위한 프로토콜은 동일합니다. 수술 전에 외과의는 무선 EMG 센서를 장착합니다. EMG 데이터 수집 절차는 사이트 준비 및 전극 배치, 데이터 수집, 처리 및 정규화(7,12)에 관한 확립된 프로토콜을 따릅니다. 간단히 말해서, 그 부위를 면도하고 알코올 천으로 닦을 것이며 양극성 전극을 근육의 배에 놓고 전극 간 거리가 20mm인 근육 섬유와 평행하게 배치합니다(12). 팔, 목, 어깨, 등의 근육에 전극을 부착합니다. 요측수근굴근, 이두박근, 승모근에서 양측, 척추기립근에서 양측으로. 이 근육은 최근의 메타 분석(13)을 기반으로 선택되었습니다. 수술을 위한 외과의의 스크럽 전에 전극을 장착하고 전극을 수술 가운으로 덮어 무균 수술실을 유지합니다. 무선 EMG 시스템은 침습을 최소화하고 와이어로 의사의 움직임을 방해하지 않도록 선택되었습니다.

EMG 데이터 분석. 데이터는 EMG Works(Delsys Inc., Boston, MA, USA)를 사용하여 수집 및 분석되며 권장되는 정규화, 샘플링, 필터링 및 평활화 기술이 사용됩니다(7). 이전 데이터의 EMG 기록은 주로 목, 어깨, 손, 허리 및 하지 근육에서 외과의의 70 - 85%에서 LS 시술 중 상당한 변화를 보여줍니다. 팔, 목, 어깨 및 등 근육의 기록은 모니터링되지만 하지 근육은 포함되지 않습니다. LS에서 하지 근육의 비교는 의미가 없습니다. EMG 신호가 정규화되면(10), 주파수 및 진폭과 같은 기본 EMG 변수는 단일 근육뿐만 아니라 여러 근육(활성화/모집 전략)에서 근섬유 모집이 어떻게 변경되었는지에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 피로 점수도 계산할 수 있습니다(11). 정규화 프로세스는 근육 사이를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 근육의 활동을 다른 시점(즉, 동일한 세션 내에서 또는 더 오랜 시간이 경과한 후 예를 들어 (5,12,13).

인지 피로 측정(EEG) EEG 정당성. 이 연구는 뇌파 검사(EEG)를 사용하여 근골격계 수요의 급성 또는 만성 변화가 운동 제어 및 인지 피로의 변화와 관련이 있는지 확인합니다. 인지 피로는 뇌파도와 같은 신경생리학적 측정을 통해 확인할 수 있습니다. EEG는 운전 중이나 수술 중과 같은 주어진 작업 중에 뇌의 진행 중인 전기적 활동을 측정할 수 있습니다. 피로에 대한 EEG 측정은 개인의 인지 상태를 실시간으로 객관적으로 정량화하여 중등도의 피로 상태에 대해 신뢰할 수 없는 것으로 밝혀진 자기 보고 또는 설문지와 같은 주관적 측정에 대한 의존성을 제거할 수 있습니다. 뇌는 주어진 시간에 다양한 주파수로 진동하며 이 정보는 EEG에 기록됩니다. 특정 주파수 대역의 힘은 인지 피로도를 나타내는 지표로 사용되었습니다. 구체적으로 증거에 따르면 알파 밴드 전력(7-13Hz)은 피로에 민감하며(리뷰는 (14) 참조) 실제 교통 및 시뮬레이션 연습에서 운전자 피로를 측정하는 데 사용되었습니다(15-18). . 피로가 증가하면 알파 스핀들(19)로 알려진 알파 밴드 활동이 500밀리초의 버스트에서 발생합니다. 알파 스핀들은 개인의 피로 상태를 반영하는 것으로 간주되며 피크 주파수, 지속 시간 및 진폭 측면에서 정량화할 수 있어 개인의 알파 서명을 발생시킵니다(20).

뇌파 프로토콜. 외과의가 EMG 전극을 장착하는 동안 무선 EEG 전극에 대해 유사한 절차가 완료됩니다. 머리의 피부 부위는 이전에 설명한 대로 준비하고(21) 전극 젤과 전극 캡은 수술 캡 전에 적용하여 수술실의 무균 상태를 유지합니다. 전극은 ~2시간 수술 절차의 0, 30, 60, 90 및 120분에서 200초(9) 동안 수술 중 진행 중인 EEG 진동을 기록하기 위해 8채널 전극 몽타주를 사용하여 피질 위에 배치됩니다. 전극은 10-20 국제 전극 배치 시스템에 따라 배치됩니다. 관심 있는 주요 EEG 채널은 최대 알파 활동을 감지할 수 있는 전극 위치 O1, O2, P3, P4, P7, P8과 같은 후두부 및 정수리 피질 위에 배치됩니다. 이러한 시점 외에도 임상적으로 중요한 작업(예: 수술 완료 시 봉합, 일반적으로 10분 소요). 무선 EEG 시스템은 최소한의 침습적이며 전선의 움직임으로 인해 산만하거나 제한을 일으키지 않도록 선택되었습니다.

뇌파 데이터 분석. 데이터는 표준 참조, 샘플링, 필터링 및 스무딩 기술(21)을 사용하여 Enobio 8 5G(Neuroelectrics, Cambridge, MA, USA)를 사용하여 수집 및 분석됩니다. 조사관은 LS와 비교하여 RALS에서 피크 알파 파워, 알파 스핀들 지속 시간 및 진폭을 비교합니다. EEG 전력 스펙트럼, 특히 알파 주파수 대역의 변화는 각성도를 모니터링하는 데 사용되며 인지 피로가 근골격 피로를 뒷받침하는지 여부에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 이 연구는 또한 EEG 파워 스펙트럼을 통해 수술 중 각성도가 시간 경과에 따라 어떻게 변하는지 확인할 수 있을 것입니다.

외과의의 신체 활동 및 근골격 건강 측정 외과의의 근골격 피로는 작업 환경 이외의 영향을 받지 않는 것이 중요합니다. 우리는 매주 데이터 수집을 통해 3축 가속도계를 사용하여 외과의가 신체 활동 패턴을 변경하지 않도록(따라서 더 강해지거나 약해짐) 측정하고 확인합니다. 영양 부족이 근력 손실로 이어질 수 있는 것처럼 영양도 근력 발달에 중요합니다. 따라서 외과의는 데이터 수집 기간 동안 매주 간격으로 3일 음식 일지 및 식이 분석을 완료합니다.

통계 및 데이터 분석. 검정력 계산: 목표 1을 해결하기 위해 조사관은 사용 가능한 제한된 증거를 기반으로 RALS와 LS 사이의 근골격 피로 차이가 20%일 것으로 예상합니다(1). 따라서 예측 효과 크기(Cohen's d) 0.82를 기준으로 RALS에서 40명의 피험자를 모집하고 LS에서 40명의 피험자를 모집합니다(총 표본 크기 n = 80). 이 숫자는 전립선 수술과 장 수술 간에 일치합니다. 목표 2에서 데이터는 그날의 마지막 수술과 첫 번째 수술 사이의 피로 수준이 목표 1의 차이(Cohen's d 0.90)보다 클 것임을 시사하므로 이 연구 질문에 대해 27명의 피험자/그룹이 필요합니다. 마지막으로 목표 3에서 근골격계 피로의 변화가 운동 제어 및 인지 피로의 변화에 ​​의해 뒷받침되는지 여부를 조사하기 위해 조사관은 RALS와 LS 사이의 효과 크기를 0.85로 예상하므로 이 효과를 연구하기 위해 31/그룹의 데이터를 사용할 것입니다. G*Power 3(22)를 사용하여 필요한 샘플 크기를 계산하기 위해 선험적 검정력 계산이 사용됩니다. 보수적으로 검정력 계산을 위해 세 값 중 낮은 값(효과 크기 0.82)을 선택했습니다. Cohen의 d가 0.82라고 가정하면 0.05의 알파에서 그룹 간 차이를 감지하기 위해 90%의 검정력을 위해 그룹당 40명의 참가자가 필요합니다.

통계 분석: RALS 및 LS에서 근골격 및 인지 피로의 차이를 확인하기 위해 혼합 모델 ANOVA 또는 비모수적 등가물이 활용됩니다. 연구가 끝날 때 도착한 데이터와 결론은 과학 문헌(출판물)과 프로젝트가 끝날 무렵 회의에서 배포되는 권장 사항을 알려줍니다(Gantt 차트 참조). 이 연구는 RALS에서 최소 접근 절차를 수행하는 외과의사에 대한 장기적인 근골격계 영향에 관한 강력한 사례를 개발하기 위한 플랫폼입니다.