КРИВАЯ ОБУЧЕНИЯ ОПЫТНОГО ХИРУРГА И РАННИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ CORI ПРИ ЭНДОПРОТЕЗИРОВАНИИ КОЛЕННОГО СУСТАВА

Введение. Эндопротезирование коленного сустава является методом выбора при лечении поздних стадий гонартроза. Новый этап развития технологий в ортопедии связан с внедрением в практику хирурговортопедов роботических систем.

Цель работы – оценить кривую обучения и сравнить ранние результаты эндопротезирования коленного сустава с применением роботической системы CORI с мануальным способом замены сустава.

Материалы и методы. В проспективном исследовании приняло участие 30 пациентов (11 мужчин, 19 женщин), которые с целью рандомизации были разделены на две группы с использованием генератора случайных чисел: группа №1 (n = 15), пациентам выполнялось роботизированное эндопротезирование коленного сустава с применением системы CORI компании Smith & Nephew; группа №2 (n = 15), пациентам выполнено эндопротезирование коленного сустава мануальным способом. Оценка функционального состояния коленного сустава в послеоперационном периоде проводилась и использованием опросника KSS.

Результаты. Анализ кривой обучения хирурга, имеющего опыт применения других роботических систем, показал, что, начиная с 3-ой операции её длительность начала снижаться и вышла на плато с 6-го применения роботической системы CORI. В группе №1 длительность операции была статистически значимо больше, по сравнению с группой №2. Объём интраоперационной кровопотери был сопоставим в обеих группах. Значения показателя KSS были статистически значимо выше в группе №1.

Обсуждение. Авторы предполагают, что основной причиной более высоких баллов KSS в группе №1 является минимальный мягкотканный релиз, в данном исследовании достигаемый применением подхода функционального выравнивания.

Заключение. Полученные в ходе исследования данные свидетельствуют о том, что хирург, имеющийся опыт применения других роботических систем, может преодолеть кривую обучения и выйти на плато уже на 6-ом эндопротезировании коленного сустава. При этом длительность операции с применением роботической системы после преодоления кривой обучения была дольше, в сравнении с мануальной методикой. Применение подхода функционального выравнивания оси нижней конечности способствовало более высоким показателям KSS в раннем послеоперационном периоде, однако для более точного понимания необходимы дальнейшие исследования.

1. Marsh M., Newman S. Trends and developments in hip and knee arthroplasty technology. J Rehabil Assist Technol Eng. 2021; 8: 2055668320952043-2055668320952043. doi: 10.1177/2055668320952043.

2. Zampogna B, Campi S, Torre G, et al. Outcomes of Computer-Assisted Total Knee Arthroplasty Compared to Conventional TKA: A Bicentric Controlled Retrospective Clinical Study. J Clin Med. 2021; 10(15): 3352. doi: 10.3390/jcm10153352.

3. Rudran B, Magill H, Ponugoti N, et al. Functional outcomes in patient specific instrumentation vs. conventional instrumentation for total knee arthroplasty; a systematic review and meta-analysis of prospective studies. BMC Musculoskelet Disord. 2022; 23(1): 702. doi: 10.1186/s12891-022-05620-2.

4. Siddiqi A, Horan T, Molloy RM, et al. A clinical review of robotic navigation in total knee arthroplasty: historical systems to modern design. EFORT Open Rev. 2021; 6(4): 252-269. doi: 10.1302/2058-5241.6.200071.

5. Balaguer-Castro M, Torner P, Jornet-Gibert M, et al. Current situation of robotics in knee prosthetic surgery: A technology that has come to stay? Rev Esp Cir Ortop Traumatol. 2023; 67(4): 334-341. doi: 10.1016/j.recot.2022.10.011.

6. Huang P, Cross M, Gupta A, et al. Are all robotic technologies created equal? Comparing one of the latest image-free robotic technologies to all other robotic systems for total knee arthroplasty. J Orthop Surg Res. 2024; 19(1): 647. doi: 10.1186/s13018-024-05150-8.

7. Han S, Rodriguez-Quintana D, Freedhand AM, et al. Contemporary Robotic Systems in Total Knee Arthroplasty: A Review of Accuracy and Outcomes. Orthop Clin North Am. 2021; 52(2): 83-92. doi: 10.1016/j.ocl.2020.12.001.

8. Weiner TR, Ferreri ED, Sarpong NO, et al. Robotic Total Knee Arthroplasty is Associated with Earlier Return of Postoperative Range of Motion. Surg Technol Int. 2023; 43: 197-201. doi: 10.52198/23.sti.43.os1724.

9. Айрапетов Г.А., Яблонский П.К., Сердобинцев М.С., и соавторы. Роботассистированное эндопротезирование коленного сустава. Первый опыт (проспективное рандомизированное исследование) // Гений ортопедии. – 2023. – 29(5). – №475-480. doi: 10.18019/1028-4427-2023-29-5-475-480.

10. Howell SM, Howell SJ, Kuznik KT, et al. Does a kinematically aligned total knee arthroplasty restore function without failure regardless of alignment category? Clin Orthop Relat Res. 2013; 471(3): 1000-1007. doi: 10.1007/s11999-012-2613-z.

11. Rivière C, Iranpour F, Auvinet E, et al. Alignment options for total knee arthroplasty: A systematic review. Orthop Traumatol Surg Res. 2017; 103(7): 1047-1056. doi: 10.1016/j.otsr.2017.07.010.

12. Kayani B, Konan S, Tahmassebi J, et al. A prospective double-blinded randomised control trial comparing robotic arm-assisted functionally aligned total knee arthroplasty versus robotic arm-assisted mechanically aligned total knee arthroplasty. Trials. 2020; 21(1): 194. doi: 10.1186/s13063-020-4123-8.

13. Nogalo C, Meena A, Abermann E, Fink C. Complications and downsides of the robotic total knee arthroplasty: a systematic review. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2023; 31(3): 736-750. doi: 10.1007/s00167-022-07031-1.

14. Ali M, Phillips D, Kamson A, et al. Learning Curve of Robotic-Assisted Total Knee Arthroplasty for Non-Fellowship-Trained Orthopedic Surgeons. Arthroplast Today. 2022; 13: 194-198. doi: 10.1016/j.artd.2021.10.020.

15. Bosco F, Rovere G, Burgio C, et al. Accuracy and learning curve of imageless robotic-assisted total knee arthroplasty. J Orthop. 2025; 66: 77-83. doi: 10.1016/j.jor.2024.12.029.

16. Dhungana H, Jangid S, Goyal M. Alignment Techniques in Total Knee Arthroplasty: Where do We Stand Today? Chin Med Sci J. 2024; 39(3): 217-225. doi: 10.24920/004372.

17. Stegelmann SD, Butler J, Eaddy SG, Davis T, Davis K, Miller R. Learning curve for imageless robotic-assisted total knee arthroplasty in non-fellowship trained joint replacement surgeons. J Orthop. 2023; 45: 72-77. doi: 10.1016/j.jor.2023.10.006.

18. Schopper C, Proier P, Luger M, Gotterbarm T, Klasan A. The learning curve in robotic assisted knee arthroplasty is flattened by the presence of a surgeon experienced with robotic assisted surgery. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2023; 31(3): 760-767. doi: 10.1007/s00167-022-07048-6.

19. MacDessi SJ, Griffiths-Jones W, Harris IA, et al. Coronal Plane Alignment of the Knee (CPAK) classification. Bone Joint J. 2021; 103-B(2): 329-337. doi: 10.1302/0301-620x.103b2.bjj-2020-1050.r1.

20. Shatrov J, Battelier C, Sappey-Marinier E, et al. Functional Alignment Philosophy in Total Knee Arthroplasty rationale and technique for the varus morphotype using a CT based robotic platform and individualized planning. SICOT J. 2022; 8: 11. doi: 10.1051/sicotj/2022010.

21. Shatrov J, Foissey C, Kafelov M, et al. Functional Alignment Philosophy in Total Knee Arthroplasty-rationale and technique for the valgus morphotype using an image based robotic platform and individualized planning. J Pers Med. 2023; 13(2): 212. doi: 10.3390/jpm13020212.