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Hugo RAS versus da Vinci Xi for robot-assisted simple hysterectomy in endometrial cancer: a concurrent-period comparison of operative efficiency, cost structure, and the cost of early adoption

एंडोमेट्रियल कैंसर के लिए रोबोट-असिस्टेड सिंपल हिस्टेरेक्टॉमी के समवर्ती-अवधि विश्लेषण में, ह्यूगो आरएएस (Hugo RAS) सिस्टम ने डा विंची एक्सआई (da Vinci Xi) की तुलना में कम ऑपरेशन समय और कम उपभोग्य लागत प्रदर्शित की, हालांकि शुरुआती-अपनाने वाले शिक्षण मामलों को बाहर करने पर प्रदर्शन का अंतर काफी कम हो गया, जो प्लेटफॉर्म-विशिष्ट दक्षता को प्रारंभिक शिक्षण वक्रों से अलग करने की चुनौती को रेखांकित करता है।

मूल लेखक: Ikuko Sakamoto, Takahiro Nozaki, Naoki Fukada, Yoshihiko Ito, Keiko Kagami

प्रकाशित 2026-10-14
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मूल लेखक: Ikuko Sakamoto, Takahiro Nozaki, Naoki Fukada, Yoshihiko Ito, Keiko Kagami

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

ऑपरेटिंग रूम में, गर्भाशय को निकालना गर्भाशय के शुरुआती चरण के कैंसर के उपचार के लिए एक आधारभूत प्रक्रिया है। दशकों से, सर्जन बड़े, खुले चीरों से हटकर न्यूनतम आक्रामक (मिनिमली इनवेसिव) तकनीकों की ओर बढ़े हैं जो छोटे छेदों और लंबे उपकरणों का उपयोग करती हैं, यह एक ऐसा बदलाव है जो आम तौर पर मरीजों को तेजी से ठीक होने में मदद करता है। हाल ही में, सर्जनों ने इन नाजुक कार्यों में सहायता के लिए रोबोटिक सिस्टम का उपयोग करना शुरू कर दिया है। ये मशीनें अपने आप काम नहीं करती हैं; इसके बजाय एक सर्जन एक कंसोल पर बैठता है, जो रोगी के शरीर के भीतर उपकरणों को पकड़े हुए रोबोटिक भुजाओं को नियंत्रित करता है। रोबोट एक बड़ा, त्रि-आयामी (थ्री-डायमेंशनल) दृश्य और ऐसे उपकरण प्रदान करते हैं जो मानव हाथों के विपरीत मुड़ और घूम सकते हैं, जो सैद्धांतिक रूप से जटिल गतिविधियों को आसान और अधिक सटीक बना सकते हैं। हालांकि, ये मशीनें खरीदने और रखरखाव के लिए महंगी हैं, और अस्पतालों को यह निर्णय लेना होता है कि क्या गति और सुरक्षा में लाभ उस उच्च कीमत के लायक हैं। जब कोई नया रोबिक सिस्टम बाजार में आता है, तो इसके वास्तविक प्रदर्शन का आकलन करना कठिन होता है क्योंकि टीम पहली बार इसका उपयोग करते समय इसे चलाना भी सीख रही होती है। यह "लर्निंग कर्व" (सीखने की प्रक्रिया) अक्सर एक नई मशीन को कम कुशल या धीमा दिखा सकती है, केवल इसलिए नहीं कि मशीन में कोई दोष है, बल्कि इसलिए क्योंकि टीम अनुभवहीन है।

जापान के यामानाशी सेंट्रल अस्पताल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक ही प्रकार की सर्जरी के लिए उपयोग किए जाने वाले दो अलग-अलग रोबोटिक सिस्टमों की तुलना करके इस भ्रम को सुलझाने का प्रयास किया। उन्होंने गर्भाशय कैंसर के शुरुआती चरण वाले रोगियों के एक विशिष्ट समूह का अध्ययन किया जिनका गर्भाशय को हटाने (बिना लिम्फ नोड्स को हटाए) के लिए एक सरल ऑपरेशन हुआ था, यह एक ऐसी प्रक्रिया है जो सर्जरी के समय को अपेक्षाकृत स्थिर रखती है। अस्पताल कई वर्षों से स्थापित 'डा विंची एक्सआई' (da Vinci Xi) सिस्टम का उपयोग कर रहा था, जिसके बाद 2023 के अंत में एक नए प्रतिस्पर्धी 'ह्यूगो आरएएस' (Hugo RAS) सिस्टम को पेश किया गया। एक निष्पक्ष तुलना प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने अपने मुख्य विश्लेषण को एक विशिष्ट समयावधि पर केंद्रित किया जब दोनों मशीनों का उपयोग एक ही सर्जिकल टीमों द्वारा एक साथ किया जा रहा था। इस दृष्टिकोण ने उन्हें यह देखने की अनुमति दी कि दोनों सिस्टम एक-दूसरे के बगल में कैसे प्रदर्शन करते हैं, बजाय इसके कि एक अनुभवी टीम द्वारा उपयोग किए गए पुराने मशीन की तुलना एक नई मशीन से की जाए जिसे एक सीखने वाली टीम इस्तेमाल कर रही हो।

इस अध्ययन में इस ओवरलैपिंग अवधि के दौरान की गई 67 सर्जरी शामिल थीं, जिनमें से 30 नई 'ह्यूगो' प्रणाली के साथ और 37 स्थापित 'डा विंची' प्रणाली के साथ की गईं। शोधकर्ताओं ने पाया कि, औसतन, 'ह्यूगो' प्रणाली के साथ की गई सर्जरी में 'डा विंची' प्रणाली की तुलना में लगभग 16 मिनट अधिक समय लगा। यह अंतर केवल एक मामूली उतार-चढ़ाव नहीं था; यह डेटा में एक सुसंगत निष्कर्ष था। जब शोधकर्ताओं ने समय का बारीकी से निरीक्षण किया, तो उन्होंने देखा कि अतिरिक्त समय पूरी प्रक्रिया में फैला हुआ था, चीरा लगाने के क्षण से लेकर रोगी के कमरे से बाहर जाने तक, जिसमें सर्जन ने कंसोल पर अधिक समय बिताया और टीम ने रोगी को तैयार करने में अधिक समय लिया। हालांकि, शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि नई मशीन पर की गई शुरुआती सर्जरी में सबसे अधिक समय लगा। जब उन्होंने इस प्रारंभिक शिक्षण चरण (लर्निंग फेज) को ध्यान में रखते हुए गणना से पहली दस 'ह्यूगो' सर्जरी को हटा दिया, तो समय का अंतर घटकर लगभग छह मिनट रह गया, जो अब सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं रहा। इससे पता चलता है कि देरी का एक हिस्सा वास्तव में टीम का नए उपकरणों के साथ तालमेल बिठाने के कारण था, लेकिन उस प्रारंभिक समायोजन के बाद भी गति में एक छोटा सा अंतर बना रहा।

लंबे ऑपरेटिंग समय के बावजूद, वित्तीय तस्वीर एक अलग कहानी बताती है। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक सर्जरी के लिए अस्पताल द्वारा किए गए वास्तविक खर्चों का विश्लेषण किया, जिसमें ऑपरेशन के दौरान उपयोग किए जाने वाले डिस्पोजेबल उपकरणों और यंत्रों की कीमत भी शामिल थी। उन्होंने पाया कि 'ह्यूगो' प्रणाली के साथ सर्जरी करने की कुल लागत कम थी। विशेष रूप से, डिस्पोजेबल उपभोग्य वस्तुओं (कंज्यूमेबल्स) की लागत काफी सस्ती थी, जिससे अस्पताल को 'डा विंची' प्रणाली की तुलना में प्रति मामला लगभग 50,000 जापानी येन की बचत हुई। भले ही सर्जरी में अधिक समय लगा, जिसका अर्थ आमतौर पर अधिक स्टाफ समय और उच्च श्रम लागत होता है, लेकिन उपकरणों पर होने वाली बचत इतनी बड़ी थी कि समग्र प्रक्रिया सस्ती रही। बीमा प्रणाली द्वारा अस्पताल को दिया जाने वाला प्रतिपूर्ति (रीइम्बर्समेंट) दोनों मशीनों के लिए लगभग समान था, जिसका अर्थ है कि ऑपरेटिंग रूम में अधिक समय बिताने के बावजूद, अस्पताल 'ह्यूगो' प्रणाली का उपयोग करके अधिक लाभ कमा रहा था।

अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या मरीजों के कैंसर परिणामों के मामले में कोई अंतर था, लेकिन डेटा निश्चित निष्कर्ष निकालने के लिए बहुत सीमित था। चूंकि नई प्रणाली का उपयोग केवल थोड़े समय से किया जा रहा था, इसलिए उपचारित मरीजों का फॉलो-अप पुरानी प्रणाली के मरीजों की तुलना में लंबे समय तक नहीं किया गया था, जिससे निश्चितता के साथ दीर्घकालिक उत्तरजीविता दर (सर्वाइवल रेट) या बीमारी की पुनरावृत्ति की तुलना करना असंभव हो गया। शोधकर्ताओं ने यह भी नोट किया कि वे रक्तस्राव या संक्रमण जैसी सुरक्षा संबंधी जटिलताओं का पूर्ण मूल्यांकन नहीं कर सके क्योंकि अस्पताल के रिकॉर्ड में उन विवरणों को इस तरह से दर्ज नहीं किया गया था जिससे सीधा तुलनात्मक विश्लेषण संभव हो सके।

अंततः, यह शोध उस जटिल समझौते (ट्रेड-ऑफ) को उजागर करता जिसका सामना अस्पताल नई तकनीक को अपनाने के समय करते हैं। नया रोबोटिक सिस्टम उपयोग में थोड़ा धीमा प्रतीत हुआ, कम से कम उन हाथों में जो अभी अनुभव प्राप्त कर रहे थे, लेकिन यह चलाने में काफी सस्ता था क्योंकि इसके उपकरणों की लागत कम थी। निष्कर्ष बताते हैं कि जब किसी नए सर्जिकल प्लेटफॉर्म का मूल्यांकन किया जाता है, तो केवल सर्जरी की गति या केवल उपकरणों की कीमत को देखना पर्याप्त नहीं है; एक को यह देखना चाहिए कि 'लर्निंग कर्व' समयरेखा को कैसे प्रभावित करता है और उपकरणों की लागत ऑपरेटिंग रूम में बिताए गए समय के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती है। अध्ययन का निष्कर्ष है कि हालांकि नई प्रणाली को शुरू में उपयोग करने में थोड़ा अधिक समय लग सकता है, लेकिन इसकी कम लागत संरचना इसे एक व्यवहार्य विकल्प बना सकती है, बशर्ते कि सर्जिकल टीम अनुभव बनाना जारी रखे और अस्पताल रोगी द्वारा ऑपरेटिंग रूम में बिताए गए थोड़े अधिक समय को प्रबंधित कर सके।

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