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机器人辅助解剖性肺切除的初期经验与学习曲线
目的 评估机器人(达芬奇系统)辅助胸腔镜解剖性肺切除手术的有效性、安全性及可行性,总结机器人手术的学习曲线.方法 回顾性分析2016年3～6月,我科机器人辅助胸腔镜解剖性肺切除手术40例患者的临床资料,男29例、女11例,年龄54～ 78 (60.2±12.7)岁;与同期行常规胸腔镜手术的37例患者[男27例、女10例,年龄52～76 (58.7±11.5)岁]进行对比,分析其手术时间、术中出血量、胸腔引流时间、术后住院时间、围手术期并发症发生率及死亡率,评估其安全性及可行性,同时总结机器入手术的学习曲线.结果 两组患者手术时间、术后呼吸机辅助时间、术中出血量、胸腔引流时间和术后疼痛,术后平均住院日,术后并发症发生率差异均无统计学意义.机器人辅助组术前准备时间长于胸腔镜组(24.5 min vs.15.6 min,P=0.003),机器人辅助组术中中转率低于胸腔镜组(0 vs.10.8％),两组均无围手术期死亡.结论 机器人辅助胸腔镜解剖性肺切除手术在前期学习过程中安全有效,初始10例手术过后,学习曲线即可从学习阶段进入到标准阶段.
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解剖性肺切除术后持续漏气预测模型构建
背景与目的 解剖性肺切除术后持续漏气(prolonged air leak,PAL)是胸外科常见并发症,重在准确预测及时预防,但目前国内尚缺少有效的预测模型,本研究旨在建立解剖性肺切除术后PAL临床预测模型.方法 回顾分析2016年1月-2016年10月安徽医科大学附属省立医院胸外科解剖性肺切除术患者的临床资料和术后漏气情况,其中A组病例359例,通过对患者的年龄(岁)、性别、身体质量指数(body mass index,BMI)、吸烟史、肺功能指数、手术方式(开放或腔镜,肺段、肺叶或其他,如支气管袖式或血管袖式)、手术切除肺叶位置、肺部病灶性质和胸腔粘连情况进行单因素及多因素分析,寻找解剖性肺切除术后PAL的独立预测因子,并建立临床预测模型.随后利用不同时期、不同治疗组完成的112例解剖肺切除患者作为B组,用于验证本模型的诊断效能,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线.结果 多因素Logistic回归分析筛选出BMI、性别、吸烟史、第一秒用力肺活量占用力肺活量的百分比(forcedexpiratory volume in one second,FEV1％)、胸腔粘连及是否上叶切除为解剖性肺切除患者术后PAL的独立预测因子.利用筛选出的预测因子建立的诊断模型ROC曲线下面积为0.886(95％CI:0.835-0.937),佳临界值P=0.299,对应的诊断敏感性为78.5％,特异性为93.2％.结论 本研究建立的预测模型能较准确的预测解剖性肺切除术后PAL的发生,对及时有效预防PAL发生有指导作用.
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胸腔镜解剖性肺切除手术常见意外情况及其处置
现代意义上的胸腔镜肺外科始于20世纪90年代初，经过20余年发展，手术技术已臻成熟，同时也有了丰富的临床数据积累。以胸腔镜为代表的微创技术在早期非小细胞肺癌及肺部良性疾病的外科治疗、肺部疾病诊断等方面的应用均已得到公认，也是上述情况的首选手术方法。随着胸腔镜解剖性肺切除手术的普及，文献中也逐渐有了一些临床实践中意外情形的报道，涉及解剖异常、病变自身相关因素、手术操作及技术等多方面，但目前少有对胸腔镜解剖性肺切除手术中意外情形的系统梳理，本文拟结合自身临床实践及文献报道，对这方面内容进行总结，为临床工作提供参考。
