Case Sequence Analysis of the Robotic Colorectal Resection Learning Curve

Abstract

BACKGROUND: Robotic surgery for colorectal cancer offers many potential benefits, but as with any new technology, there is a learning curve. OBJECTIVE: We sought to identify trends in the uptake of robotic resection and associated complication rates. DESIGN: This was a case sequence analysis of robotic surgery for colorectal cancer. SETTINGS: The study was conducted using the New York Statewide Planning and Research Cooperation System database. PATIENTS: Adults undergoing colorectal resection for cancer from 2008 through 2016 were identified in the New York Statewide Planning and Research Cooperative database. Case sequence analysis was used to describe surgeon experience, with cases grouped into quartiles based on the chronological order in which each surgeon performed them. MAIN OUTCOME MEASURES: Outcomes included in-hospital major events (myocardial infarction, pulmonary embolism, shock, and death) and iatrogenic complications. Generalized linear mixed models were used to estimate the relationship between case sequence and operative outcomes. RESULTS: A total of 2763 robotic procedures were included, with volume increasing from 76 cases in 2010 to 702 cases in 2015. The proportion of cases performed by surgeons earliest in their learning curve has increased to 18.2% in 2015. This quartile was composed of more black patients (11.4% earliest quartile vs 7.0% latest quartile; p < 0.001) and rectal resections (50.1% earliest quartile vs 38.9% latest quartile; p < 0.001). In adjusted analysis, major complications did not improve with increasing case sequence. However, with increasing cumulative surgeon case sequence iatrogenic complications were reduced, particularly in the highest volume quartile (OR = 0.29 (95% CI, 0.09-0.88); p = 0.03). Odds of prolonged length of stay (>75 percentile) were also decreased (OR = 0.50 (95% CI, 0.37-0.69); p < 0.001). LIMITATIONS: Data were derived from an administrative database. CONCLUSIONS: Robotic colorectal resection has been rapidly adopted. Surgeons earliest in their experience have increased iatrogenic complications and continue to make up a large proportion of cases performed. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A974. ANÁLISIS DE SECUENCIA DE CASOS DE LA CURVA DE APRENDIZAJE DE RESECCIÓN ROBÓTICA COLORRECTAL: La cirugía robótica para el cáncer colorrectal ofrece muchos beneficios potenciales, pero como con cualquier nueva tecnología, presenta una importante curva de aprendizaje. OBJETIVO: Se buscó identificar tendencias en la aceptación de la resección robótica y las tasas de complicaciones asociadas. DISEÑO:: Análisis de secuencia de casos de cirugía robótica para cáncer colorrectal AJUSTES:: Base de datos del Sistema de Cooperación para la Investigación y la Planificación del Estado de Nueva York. PACIENTES: Los adultos que se sometieron a una resección colorrectal en caso de cáncer desde 2008 hasta 2016 se identificaron en la base de datos de la Cooperativa de Investigación y Planificación del Estado de Nueva York. Se utilizó un análisis de secuencia de casos para describir la experiencia del cirujano, y los casos se agruparon en cuartiles según el orden cronológico en el que cada cirujano los operó. RESULTADOS PRINCIPALES: Los resultados incluyeron los eventos intrahospitalarios mayores (infarto de miocardio, embolia pulmonar, shock y muerte) y las complicaciones iatrogénicas. Se utilizaron modelos lineales generalizados mixtos para estimar la relación entre la secuencia de casos y los resultados operativos. RESULTADOS: Se incluyeron un total de 2.763 procedimientos robóticos, con un aumento del volumen de 76 casos en 2010 a 702 casos en 2015. La proporción de casos realizados por cirujanos en su primera curva de aprendizaje aumentó a 18.2% en 2015. Este cuartil estaba compuesto por una mayoría de pacientes de color (11.4% en el cuartil más temprano versus 7.0% en el último cuartil, p < 0.001) y de resecciones rectales (50.1% en el primer cuartil vs 38.9% en el último cua