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Erschienen in: Journal of Robotic Surgery 1/2024

01.12.2024 | Research

Development and validation of metrics for a new RAPN training model

verfasst von: Rui Jorge dos Santos Almeida Farinha, Adele Piro, Angelo Mottaran, Marco Paciotti, Stefano Puliatti, Alberto Breda, James Porter, Ben Van Cleynenbreugel, Jos Vander Sloten, Alexandre Mottrie, Anthony G. Gallagher, the RAPN-Delphi Surgeons Group

Erschienen in: Journal of Robotic Surgery | Ausgabe 1/2024

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Abstract

Robot-assisted partial nephrectomy (RAPN) is a complex and index procedure that urologists need to learn how to perform safely. No validated performance metrics specifically developed for a RAPN training model (TM) exist. A Core Metrics Group specifically adapted human RAPN metrics to be used in a newly developed RAPN TM, explicitly defining phases, steps, errors, and critical errors. A modified Delphi meeting concurred on the face and content validation of the new metrics. One hundred percent consensus was achieved by the Delphi panel on 8 Phases, 32 Steps, 136 Errors and 64 Critical Errors. Two trained assessors evaluated recorded video performances of novice and expert RAPN surgeons executing an emulated RAPN in the newly developed TM. There were no differences in procedure Steps completed by the two groups. Experienced RAPN surgeons made 34% fewer Total Errors than the Novice group. Performance score for both groups was divided at the median score using Total Error scores, into HiError and LoError subgroups. The LowErrs Expert RAPN surgeons group made 118% fewer Total Errors than the Novice HiErrs group. Furthermore, the LowErrs Expert RAPN surgeons made 77% fewer Total Errors than the HiErrs Expert RAPN surgeons. These results established construct and discriminative validity of the metrics. The authors described a novel RAPN TM and its associated performance metrics with evidence supporting their face, content, construct, and discriminative validation. This report and evidence support the implementation of a simulation-based proficiency-based progression (PBP) training program for RAPN.
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Literatur
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Zurück zum Zitat Chow AK, Wong R, Monda S, Bhatt R, Sands KG, Vetter J et al (2020) Ex vivo porcine model for robotic assisted partial nephrectomy simulation at a high volume tertiary center: resident perception and validation assessment using the global evaluative assessment of robotic skills (GEARS) Tool. J Endourol. https://doi.org/10.1089/end.2020.0590CrossRefPubMed Chow AK, Wong R, Monda S, Bhatt R, Sands KG, Vetter J et al (2020) Ex vivo porcine model for robotic assisted partial nephrectomy simulation at a high volume tertiary center: resident perception and validation assessment using the global evaluative assessment of robotic skills (GEARS) Tool. J Endourol. https://​doi.​org/​10.​1089/​end.​2020.​0590CrossRefPubMed
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Metadaten
Titel
Development and validation of metrics for a new RAPN training model
verfasst von
Rui Jorge dos Santos Almeida Farinha
Adele Piro
Angelo Mottaran
Marco Paciotti
Stefano Puliatti
Alberto Breda
James Porter
Ben Van Cleynenbreugel
Jos Vander Sloten
Alexandre Mottrie
Anthony G. Gallagher
the RAPN-Delphi Surgeons Group
Publikationsdatum
01.12.2024
Verlag
Springer London
Erschienen in
Journal of Robotic Surgery / Ausgabe 1/2024
Print ISSN: 1863-2483
Elektronische ISSN: 1863-2491
DOI
https://doi.org/10.1007/s11701-024-01911-z

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