Робот-ассистированная хирургия в лечении рака почки у коморбидных и «хрупких» пациентов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Почечно-клеточный рак в большинстве случаев наблюдается у пациентов пожилого возраста. У многих из них имеются одновременно несколько сопутствующих заболеваний, что ограничивает проведение радикального хирургического вмешательства. Поиск оптимального радикального способа лечения почечно-клеточного рака у коморбидных и «хрупких» пациентов до сих пор остается актуальным.

Цель — оценить периоперационные результаты робот-ассистированных операций у коморбидных и «хрупких» пациентов с почечно-клеточным раком.

Материалы и методы. В ФГБУ НМИЦ им. В.А. Алмазова проведен ретроспективный анализ 118 коморбидных и «хрупких» пациентов с почечно-клеточным раком, которым за период с 2012 по 2022 г. выполняли робот-ассистированные операции по поводу локализованного рака почки. Средний возраст мужчин составил 65,7 ± 11,4 года, женщин — 61,3 ± 13,1 года. Для оценки коморбидности применяли Charlson Comorbidity Index (CCI, индекс коморбидности). «Хрупкость» пациентов рассчитывали с помощью модифицированного индекса «хрупкости» (Mmodified Frailty Index-11, mFI-11). Операции выполнялись одним опытным хирургом на роботизированной хирургической системе da Vinci Si и da Vinci Xi. Функциональное состояние почек оценивали по скорости клубочковой фильтрации в пред- и послеоперационном периоде по расчетной формуле Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) через 1, 3 и 6 мес.

Результаты. Всем 118 пациентам выполняли робот-ассистированные операции, среди них 71 (60,2 %) — резекцию почки, 47 (39,8 %) — радикальную нефрэктомию. Послеоперационные осложнения при робот-ассистированных операциях развились у 15 (12,7 %) пациентов. Хирургический край при резекции почки во всех случаях был отрицательным. Летальность в раннем послеоперационном периоде составила 1,7 % и была обусловлена развитием острой сердечно-сосудистой недостаточности.

Заключение. Робот-ассистированная резекция почки и радикальная нефрэктомия при почечно-клеточном раке у коморбидных и «хрупких» пациентов — наиболее безопасный и оптимальный метод лечения, сопровождающийся минимальными периоперационными осложнениями и летальностью.

Об авторах

Артур Меликович Симонян

Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова

Автор, ответственный за переписку.
Email: artsaimon143@gmail.com

Аспирант кафедры урологии 

Россия, 191014, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2

Мкртич Семенович Мосоян

Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова; Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Email: moso03@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3639-6863
SPIN-код: 5716-9089
Scopus Author ID: 57208982777

доктор мед. наук, профессор

Россия, 191014, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2; 197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6–8

Гоча Шахиевич Шанава

Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова; Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи им. И.И. Джанелидзе

Email: dr.shanavag@mail.ru
SPIN-код: 1706-7410

кандидат мед. наук

Россия, 191014, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2; Санкт-Петербург

Евгений Сергеевич Гилев

Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова

Email: jackpafosky@gmail.com
SPIN-код: 5773-4804

Ассистент кафедры урологии 

Россия, 191014, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2

Артем Александрович Васильев

Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова

Email: scapaflow12@gmail.com

Ассистент кафедры урологии 

Россия, 191014, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2

Дмитрий Александрович Федоров

Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова

Email: tvoiurolog@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6371-4620
SPIN-код: 4359-8143

Ассистент кафедры урологии

Россия, 191014, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2

Список литературы

  1. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries // CA Cancer J Clin. 2021. Vol. 71, N. 3. P. 209–249. doi: 10.3322/caac.21660
  2. Capitanio U., Bensalah K., Bex A., et al. Epidemiology of renal cell carcinoma // Eur Urol. 2019. Vol. 75, N. 1. P. 74–84. doi: 10.1016/j.eururo.2018.08.036
  3. Padala S.A., Barsouk A., Thandra K.C., et al. Epidemiology of renal cell carcinoma // World J Oncol. 2020. Vol. 11, N. 3. P. 79–87. doi: 10.14740/wjon1279
  4. Brivio P., Paladini M.S., Racagni G., et al. From healthy aging to frailty: In search of the underlying mechanisms // Curr Med Chem. 2019. Vol. 26, N. 20. P. 3685–3701. doi: 10.2174/0929867326666190717152739
  5. Kingston A., Robinson L., Booth H., et al. Projections of multi-morbidity in the older population in England to 2035: estimates from the Population Ageing and Care Simulation (PACSim) model // Age Ageing. 2018. Vol. 47, N. 3. P. 374–380. doi: 10.1093/ageing/afx201
  6. Feinstein A.R. The pre-therapeutic classification of comorbidity in chronic disease // J Chronic Dis. 1970. Vol. 23, N. 7. P. 455–468. doi: 10.1016/0021-9681(70)90054-8
  7. Оганов Р.Г., Денисов И.Н., Симаненков В.И., и др. Коморбидная патология в клинической практике. Клинические рекомендации // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2017. Т. 16, № 6. С. 5–56. EDN: ZVZZGR doi: 10.15829/1728-8800-2017-6-5-56
  8. Charlson M.E., Pompei P., Ales K.L., MacKenzie C.R. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation // J Chronic Dis. 1987. Vol. 40, N. 5. P. 373–383. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8
  9. Fried L.P., Tangen C.M., Walston J., et al. Frailty in older adults: evidence for a phenotype // J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2001. Vol. 56, N. 3. P. M146–M156. doi: 10.1093/gerona/56.3.m146
  10. Dent E., Martin F.C., Bergman H., et al. Management of frailty: opportunities, challenges, and future directions // Lancet. 2019. Vol. 394, N. 10206. P. 1376–1386. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31785-4
  11. Wleklik M., Uchmanowicz I., Jankowska E.A., et al. Multidimensional approach to frailty // Front Psychol. 2020. Vol. 11. ID 564. doi: 10.3389/fpsyg.2020.00564
  12. Ljungberg B., Albiges L., Abu-Ghanem Y., et al. European Association of Urology Guidelines on renal cell carcinoma: The 2022 update // Eur Urol. 2022. Vol. 82, N. 4. P. 399–410. doi: 10.1016/j.eururo.2022.03.006
  13. Shapiro D.D., Wells S.A., Best S.L., et al. Comparing outcomes for patients with clinical T1b renal cell carcinoma treated with either percutaneous microwave ablation or surgery // Urology. 2020. Vol. 135. P. 88–94. doi: 10.1016/j.urology.2019.09.024
  14. Velanovich V., Antoine H., Swartz A., et al. Accumulating deficits model of frailty and postoperative mortality and morbidity: its application to a national database // J Surg Res. 2013. Vol. 183, N. 1. P. 104–110. doi: 10.1016/j.jss.2013.01.021
  15. Kasiske B.L., Wheeler D.C. Kidney disease: Improving global outcomes — an update // Nephrol Dial Transplant. 2014. Vol. 29, N. 4. P. 763–769. doi: 10.1093/ndt/gft441
  16. Levey A.S., Stevens L.A., Schmid C.H., et al. A new equation to estimate glomerular filtration rate // Ann Intern Med. 2009. Vol. 150, N. 9. P. 604–612. doi: 10.7326/0003-4819-150-9-200905050-00006
  17. Rosiello G., Re C., Larcher A., et al. The effect of frailty on post-operative outcomes and health care expenditures in patients treated with partial nephrectomy // Eur J Surg Oncol. 2022. Vol. 48, N. 8. P. 1840–1847. doi: 10.1016/j.ejso.2022.01.001
  18. Rosiello G., Palumbo C., Deuker M., et al. Partial nephrectomy in frail patients: Benefits of robot-assisted surgery // Surg Oncol. 2021. Vol. 38. ID101588. doi: 10.1016/j.suronc.2021.101588

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2024


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».