Avaliação objetiva das habilidades técnicas na colecistectomia laparoscópica: revisão sistemática de ferramentas manuais, cinemáticas e baseadas em IA

O que aconteceu

Technical errors during surgery are a major contributor to preventable adverse outcomes, driving demand for objective assessment tools. Laparoscopic cholecystectomy (LC) is a commonly performed procedure with a clearly defined set of procedure-related complications, making it an ideal candidate for targeted assessment. To evaluate manual, kinematic, and AI-based technical skills assessment tools for LC and compare validity evidence and methodological quality. A PRISMA 2020-compliant systematic review (PROSPERO CRD420251125937) searched MEDLINE, Embase, Web of Science, and Cochrane Library from inception to 12 August 2025. Studies evaluating objective LC skill assessment tools were included. Two reviewers independently performed screening. Data extraction and study appraisal were performed with independent verification by a second reviewer. Validity was assessed using Messick's framework, methodological quality using MERSQI, and risk of bias using COSMIN for manual and kinematic studies and QUADAS-2 for AI studies. Results were synthesised narratively.

Trecho mantido em inglês: a tradução automática não passou na conferência de números.

O que encontraram

Foram incluídos 60 estudos (41 manuais, 6 cinemáticos, 13 IA). A maioria era de centro único e retrospectiva. Os instrumentos manuais demonstraram o maior conjunto de evidências de validade em coortes independentes, embora a confiabilidade tenha sido variável e as associações de desfecho não tenham sido encontradas. Os sistemas cinemáticos quantificaram o movimento, mas tiveram validação limitada. Os sistemas de IA apresentaram forte desempenho interno e uso precoce em tempo real, particularmente para visão crítica da detecção de segurança, mas careceram de validação externa e evidência de impacto clínico.

Por que isso importa

Nenhuma ferramenta demonstrou validade suficiente para representar um padrão ouro. As ferramentas manuais são mais maduras, mas carecem de escalabilidade, enquanto os sistemas de IA mostram-se promissores, mas requerem validação robusta e evidência de impacto clínico.

O que ainda não sabemos

A heterogeneidade impediu a metanálise e a avaliação limitada do viés e da certeza de notificação.