Impatto della learning curve nella transizione da piattaforma DaVinci Xi a MedTronic HUGO RAS: focus sulla prostatectomia radicale robot assistita

Introduzione: Il sistema chirurgico Da Vinci rappresenta da oltre due decenni il gold standard nella chirurgia robot-assistita. L’introduzione di nuove piattaforme, come l’Hugo™ RAS, ha aperto il mercato alla concorrenza, con l’obiettivo di migliorare l’ergonomia e ridurre i costi. Tuttavia, le evidenze comparative restano limitate. Scopo dello studio è valutare la non inferiorità della piattaforma Hugo RAS rispetto al sistema Da Vinci Xi nella prostatectomia radicale robot-assistita (RARP) e analizzare la curva di apprendimento nella transizione tra le due tecnologie. Materiali e Metodi: È stato condotto uno studio prospettico caso-controllo su 74 pazienti consecutivi sottoposti a RARP presso l’UO di Urologia del nostro istituto. Trentasei pazienti sono stati operati con Hugo RAS e trentasette con Da Vinci Xi, tutti da un unico chirurgo esperto (>200 RARP). Gli endpoint principali comprendevano tempo operatorio, perdite ematiche, complicanze ≥III Clavien-Dindo, margini positivi e continenza urinaria a 6 mesi. Sono stati inoltre analizzati i tempi chirurgici complessivi e per singola fase per valutare la curva di apprendimento. Risultati: I gruppi non differivano per BMI, PSA, stadio clinico o ISUP (p>0.4). Perdite ematiche (150 ml vs 150 ml, p=0.8), degenza (3 vs 3 giorni, p=0.6), complicanze (27% vs 15%, p=0.3) e margini positivi (31% vs 19%, p=0.3) erano simili. Tuttavia, i malfunzionamenti intraoperatori erano più frequenti con Hugo RAS (32% vs 10%, p=0.02), includendo rotture di strumenti e guasti ai carrelli. I tempi operatori, inizialmente più lunghi con Hugo RAS, si stabilizzavano dopo circa 30 interventi. Conclusioni: La piattaforma Hugo RAS ha mostrato risultati perioperatori e oncologici sovrapponibili a Da Vinci Xi, confermandone sicurezza ed efficacia. Le differenze iniziali nei tempi e nei problemi tecnici si riducono con l’esperienza, supportando la non inferiorità clinica di Hugo RAS e fornendo evidenze prospettiche sulla curva di apprendimento nella transizione tra piattaforme robotiche.