DESARROLLO Y EVALUACION DE MODELO EXVIVO PARA ENTRENAMIENTO DE ANASTOMOSIS INTRACORPOREA EN HEMICOLECTOMIA DERECHA LAPAROSCOPICA - Jarry Trujillo, Cristián Ignacio; Inzunza Aguero, Martín; Bellolio Roth, Felipe; Marino Coloma, Carlo; Achurra Tirado, Pablo; Varas Cohen, Julián; Larach Kattan, José Tomás (Revista de Cirugía, 2020)
Introducción: Si bien la anastomosis intracorpórea (AI) ha demostrado ha demostrado beneficios clínicos sobre la anastomosis extracorpórea (AE) en la hemicolectomía derecha laparoscópica (HDL), su aplicación ha sido limitada por su dificultad técnica y curva de aprendizaje mas larga. El presente estudio busca desarrollar y evaluar un modelo simulado para entrenar este procedimiento. Material y método: Se desarrolló un modelo en base a tejido ex vivo, con colon porcino e intestino bovino, montados en un simulador de laparoscopía. Este se modificó sucesivamente en base a entrevistas semi-estructuradas a cirujanos hasta lograr el modelo final. Para evaluar apariencia y reacción al modelo, coloproctólogos, cirujanos y residentes previamente expuestos a entrenamiento simulado, realizaron una ileotransverso anastomosis mecánica en el modelo y luego contestaron una encuesta. Resultados: Doce sujetos participaron. Cuatro coloproctólogos, 4 residentes de coloproctología, 2 residentes de cirugía general, 1 cirujano general y 1 cirujano digestivo. El 91,6% valoró positivamente la ergonomía lograda, mientras que el 83,3% y 75% valoraron positivamente el uso del instrumental y la relación anatómica entre estructuras, respectivamente. Todos los participantes consideraron el modelo útil para entrenar sutura manual laparoscópica, el 91,6% para entrenar enterotomías y 83,3% para entrenar el uso de endograpadora. Todos declararon que el módulo permite entender y reflexionar sobre la técnica propuesta. Conclusión: Este modelo desarrollado sería útil para entrenar habilidades críticas para realizar una AI en HDL. Su incorporación a un programa de entrenamiento en laparoscopía avanzada podría contribuir a acortar la curva de aprendizaje de este procedimiento.