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Direction de l évaluation des technologies et des modes d intervention en santé (DETMIS) Note informative Document préparé par : D r Luigi Lepanto Mars 2012 DETMIS

Le contenu de cette publication a été rédigé par la Direction de l évaluation des technologies et des modes d intervention en santé (DETMIS) du Centre hospitalier de l Université de Montréal (CHUM). Ce document est également disponible en format PDF sur le site Web du CHUM. Auteur : Luigi Lepanto, M. D., M. Sc., FRCPC Pour se renseigner sur cette publication ou sur toute autre activité de la DETMIS, s adresser à : Direction de l évaluation des technologies et des modes d intervention en santé Centre hospitalier de l Université de Montréal 190, boulevard René-Lévesque Est, porte 210 Montréal (Québec) H2X 1N6 Téléphone : 514 890-8000, poste 36400 Télécopieur : 514 412-7460 Courriel : luigi.lepanto.chum@ssss.gouv.qc.ca La reproduction totale ou partielle de ce document est autorisée, à condition que la source soit mentionnée. DETMIS

Note informative Chirurgie assistée par robot : Développement des compétences et courbe d apprentissage I. La courbe d apprentissage Le manque de consensus sur la définition d une courbe d apprentissage rend difficile la formulation de recommandations précises dans la mise sur pied d un programme de chirurgie assistée par robot. Toutefois, il existe assez de données dans la littérature scientifique permettant de dégager des orientations générales. Par courbe d apprentissage, nous entendons une période pendant laquelle un praticien acquiert de l expérience et améliore ces compétences. Pendant cette période, des indicateurs de performance s amélioreront progressivement pour atteindre des valeurs seuils jugées adéquates. Ces valeurs seuils peuvent être établies par rapport à des technologies concurrentielles, par exemple, la chirurgie laparoscopique avec et sans robot. Les indicateurs peuvent être regroupés dans trois catégories : efficacité clinique, complications, perception du chirurgien. Une courbe d apprentissage sera donc construite en mesurant les indicateurs dans ces trois catégories en fonction du nombre de cas effectués. Les indicateurs devraient s améliorer au fur et à mesure que le chirurgien acquiert de l expérience jusqu à l atteinte d un plateau, indiquant la fin de l apprentissage. Dans n importe quel domaine, la courbe d apprentissage dépasse la période initiale d introduction d une technologie nouvelle. Il faut dire que la courbe d apprentissage est à la fois individuelle et collégiale : les collègues peuvent partager leur expérience, et l apprentissage de chacun en sera amélioré. Vue de cette façon, une courbe d apprentissage renvoie à plusieurs dizaines ou même à des centaines de cas, mais dans l établissement d un programme de chirurgie assistée par robot, la courbe d apprentissage n aide pas à définir les exigences minimales nécessaires à entreprendre ce type d activité. II. Les compétences minimales La courbe d apprentissage doit être mesurée pour orienter la pratique et mener à une amélioration de la performance de façon globale. Cela est encore plus important dans le cas d une technologie innovatrice qui évoluera dans le temps. En ce qui a trait au robot chirurgical, l introduction de la technologie haptique permettant une meilleure perception du retour de force ainsi que l augmentation du nombre de bras articulés modifiera les procédures et, possiblement, élargira le champ d application. Dans le démarrage d un nouveau programme de chirurgie assistée par robot, d autres concepts sont plus importants que la courbe d apprentissage : DETMIS 1

Nombre de cas nécessaires pour se familiariser avec le robot (simulateur, cadavre, animal) avant de passer à des sujets humains Nombre de cas faits avec surveillance Exposition (nombre de cas faits sur une base régulière afin de maintenir et d améliorer ses compétences) Identification d évènements sentinelles Le suivi des compétences (c.-à-d., la mesure de la courbe d apprentissage) doit faire partie intégrante du contrôle de la qualité. Idéalement, un comité de pairs doit suivre la qualité-performance et réagir à des évènements sentinelles afin d apporter des correctifs si nécessaires. III. Principes directeurs La revue de la littérature permet de dégager certains principes qui font consensus. Il est par exemple recommandé d effectuer ces cas dans des centres à haut volume, ce qui garantit une exposition adéquate. Le nombre de chirurgiens doit également assurer une exposition adéquate et constante pour chacun. Initialement, il est recommandé de choisir des cas moins complexes et d évoluer vers des cas plus complexes au fur et à mesure que l aisance et l expérience du chirurgien progressent. Il est essentiel de désigner un champion qui servira de mentor aux chirurgiens en formation. La littérature ne définit aucun profil de chirurgien susceptible d être plus habile dans l exécution d une chirurgie assistée par robot. Plus spécifiquement, l expérience de la chirurgie laparoscopique ne favorise pas nécessairement une plus grande aisance de la chirurgie assistée par robot. Le nombre recommandé de cas faits avec surveillance varie entre 2 et 4, dépendant de la complexité de l intervention. Le nombre recommandé de cas par an pour maintenir un niveau adéquat de compétence est d environ 30, idéalement répartis de façon équilibrée pendant l année. IV. Recommandations 1. Former un comité de surveillance et déterminer les étapes nécessaires à la création d une équipe et d un programme de chirurgie assistée par robot. a. Repérer les champions (un par spécialité chirurgicale) b. Former un comité de surveillance qui analysera la courbe d apprentissage et réagira aux évènements sentinelles c. Définir les exigences minimales : i. Initiation au robot (cours, simulateurs, etc.) ii. Cas avec surveillance (2 à 4, cas moins complexes au départ, le nombre exact de cas variera en fonction de la complexité de l intervention) iii. Assurer une exposition minimale de 30 cas/année (2-3/mois) par chirurgien DETMIS 2

2. Mettre en place les mécanismes permettant de mesurer de façon prospective la courbe d apprentissage : a. Déterminer les indicateurs pertinents (liste non exhaustive) i. Efficacité (par exemple, temps opératoire, pertes sanguines, conversion, positivité des marges excisées) ii. Complications (à la fois immédiates et tardives) iii. Perception du chirurgien iv. Temps de séjour postopératoire du patient b. Favoriser la collecte automatique des paramètres d intérêt à l aide de systèmes informatiques cliniques 3. Explorer la possibilité d entreprendre une étude randomisée comparant la chirurgie assistée par robot à la chirurgie conventionnelle. V. Développement des connaissances Une approche systématique et rigoureuse dans la cueillette de données avec courbe d apprentissage contribuera avantageusement à la littérature scientifique. S il s avère possible et éthique de procéder à des études comparatives randomisées, cela sera une contribution originale à la littérature scientifique. Les divers rapports d évaluation déplorent tous en effet le manque d études randomisées comparant la chirurgie assistée par robot à la chirurgie sans robot. DETMIS 3

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