Robotic-assisted Gynecological Surgery in Older Patients – a Comparative Cohort Study of Perioperative Outcomes

Anke R Mothes; Angela Kather; Irina Cepraga; Anke Esber; Anja Kwetkat; Ingo B Runnebaum

doi:10.1055/a-1902-4577

. 2023 Apr 5;83(4):437–445. doi: 10.1055/a-1902-4577

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Robotic-assisted Gynecological Surgery in Older Patients – a Comparative Cohort Study of Perioperative Outcomes

Anke R Mothes ¹, Angela Kather ², Irina Cepraga ^1,², Anke Esber ^1,², Anja Kwetkat ³, Ingo B Runnebaum ^2,^✉

PMCID: PMC10155232 PMID: 37153652

Abstract

Study design Because of current demographic developments, a hypothesis was proposed whereby older female patients aged > 65 years can be safely operated using minimally invasive, robotic-assisted surgery, despite having more preoperative comorbidities. A comparative cohort study was designed to compare the age group ≥ 65 years (older age group, OAG) with the age group < 65 years (younger age group, YAG) after robotic-assisted gynecological surgery (RAS) in two German centers.

Patients and methods Consecutive RAS procedures performed between 2016 and 2021 at the Women’s University Hospital of Jena and the Robotic Center Eisenach to treat benign or oncological indications were included in the study. The age groups were compared according to their preoperative comorbidities (ASA, Charlson comorbidity index [CCI], cumulative illness rating scale – geriatric version [CIRS-G]) and perioperative parameters such as Clavien-Dindo (CD) classification of surgical complications. Analysis was performed using Welch’s t -test, chi ² test, and Fisher’s exact test.

Results A total of 242 datasets were identified, of which 63 (73 ± 5 years) were OAG and 179 were YAG (48 ± 10 years). Patient characteristics and the percentage of benign or oncological indications did not differ between the two age groups. Comorbidity scores and the percentage of obese patients were higher in the OAG group: CCI (2.7 ± 2.0 vs. 1.5 ± 1.3; p < 0.001), CIRS-G (9.7 ± 3.9 vs. 5.4 ± 2.9; p < 0.001), ASA class II/III (91.8% vs. 74.1%; p = 0.004), obesity (54.1% vs. 38.2%; p = 0.030). There was no difference between age groups, even grouped for benign or oncological indications, with regard to perioperative parameters such as duration of surgery (p = 0.088; p = 0.368), length of hospital stay (p = 0.786; p = 0.814), decrease in Hb levels (p = 0.811; p = 0.058), conversion rate (p = 1.000; p = 1.000) and CD complications (p = 0.433; p = 0.745).

Conclusion Although preoperative comorbidity was higher in the group of older female patients, no differences were found between age groups with regard to perioperative outcomes following robotic-assisted gynecological surgery. Patient age is not a contraindication for robotic gynecological surgery.

Keywords: benign and oncological indications, comorbidity, Clavien-Dindo classification, old age, robotic-assisted gynecological surgery

Abbreviations

ASA: risk classification of the American Society of Anesthesiologists
BMI: body mass index
CCI: Charlson comorbidity index
CD: Clavien-Dindo classification
CIRS-G: cumulative illness rating scale – geriatric version
ICU: intensive care unit
MIS: minimally invasive surgery
OAG: older age group
OAS: open abdominal surgery
RAS: robotic-assisted surgery
SD: standard deviation
UTI: urinary tract infection
WHO: World Health Organization
YAG: younger age group

Introduction

As disproportionate aging of populations is taking place in almost all industrial countries, healthcare systems are facing increasing numbers of older and very old patients who are entitled to comprehensive healthcare services and who expect to be socially independent. For this reason, surgical therapeutic options – if indicated – should not be questioned based only on patient age.

The use of robotic-assisted surgical systems, which represents a technological advance in minimally invasive surgery, is becoming increasingly popular among gynecological surgeons in Europe 1 . While robotic assistance is already widely used in gynecological-oncological surgery 2 3 , it is now increasingly being used in the surgical treatment of complex benign gynecological diseases, for procedures requiring extensive suturing 4 , in obese female patients, or in patients who have had multiple previous abdominal operations 5 6 . The use of high-precision instruments, excellent imaging of the anatomy, and good ergonomics mean that the risk of minimally invasive approaches requiring conversion in cases with advanced disease is decreasing and this approach can even be used in cases with complex constraints. Compared to open surgery, minimally invasive procedures reduce postoperative morbidity and require shorter hospital stays 7 8 9 10 11 , which can have a positive impact both economically and for the individual patient.

It is known that comorbidity increases the risk of surgical complications in elderly female patients 12 13 . Although minimally invasive pelvic surgery has been safely carried out in very old female patients 14 , anesthesiologists and gynecologists are often cautious when considering the use of the Trendelenburg position and hypercapnia in a group of patients who is at higher risk of cardiopulmonary complications 15 . While the use of a surgical robot during a minimally invasive approach to treat increasingly complex entities may avoid the disadvantages of open surgery, it will often be necessary to allow for longer operation times.

This comparative cohort study aimed to evaluate consecutively generated perioperative datasets obtained after robotic-assisted gynecological pelvic surgery (RAS) for complex benign and oncological indications and to compare outcomes for the age groups “patients ≥ 65 years of age” and “patients < 65 years of age”. We hypothesized that older female patients ≥ 65 years of age could be safely operated using minimally invasive robotic-assisted surgery despite their higher preoperative comorbidity scores.

Patients and Methods

Patient groups and data

The study had a retrospective comparative design and evaluated all datasets of consecutively treated female patients who underwent robotic-assisted surgery (RAS) for complex gynecological benign or oncological indications at the Women’s University Hospital of Jena and the Robotic Center of the Academic Teaching Hospital St. Georg Klinikum Eisenach between 2016 and 2021. All RAS procedures were carried out by a team trained in robotic surgery. The complexity of disease or procedure was evaluated at both centers as part of routine clinical practice, but patient age was not considered an inclusion or exclusion criterion for RAS.

The data search was done using paper or computer-based patient files. All patients gave their informed consent.

The data of the group of patients aged ≥ 65 years (older age group, OAG) was compared with that of the group of patients aged < 65 years of age (younger age group, YAG). Patient characteristics such as age, parity, obesity class (WHO), preoperative comorbidity based on BMI, ASA, the Charlson comorbidity index (CCI) and the cumulative illness rating scale – geriatric version (CIRS-G), as well as perioperative and postoperative parameters such as indication, previous open abdominal surgery, concomitant adhesiolysis, the conversion rate, duration of surgery, Hb decline, in-patient days, and surgical complications graded using the Clavien-Dindo (CD) classification were compared and analyzed, also according to subgroups of benign and oncological indications.

Grading of surgical complications was performed using the standard Clavien-Dindo (CD) system, in which a complication is defined according to the need for medication or surgical intervention. The evaluation interval included the time spent in hospital plus a 48-hour readmission interval.

All procedures were carried out using the surgical robot daVinci Si, X or Xi (Intuitive Surgical, Sunnyvale, CA, USA).

Statistical analysis

Data analysis was carried out using SPSS (Statistical Package for the Social Sciences; version 27.0; SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Mean values of continuous variables were analyzed irrespective of homogeneity of variance using Welch’s t -test, which does not require normal distribution for sample sizes > 30. Descriptive analysis of categorical data was carried out using chi ² test or Fisher’s exact test.

Results

The datasets of 242 consecutive robotic-assisted surgical procedures to treat complex benign or oncological indications were found. Four patients required conversion to open abdominal surgery (OAS), which corresponds to a rate of 1.6% for the total cohort treated with robotic-assisted surgery (cervical cancer n = 2; endometrial carcinoma n = 1; deep infiltrating endometriosis n = 1). In these cases, conversion was required due to additional factors such as extensive abdominal adhesions combined with obesity.

The OAG consisted of 63 female patients aged 65 years or older; the YAG included 179 female patients below the age of 65 years. Patient characteristics are listed in Table 1 . The mean age of the OAG was 73 ± 5 years; the oldest patient was 88 years old. Nine of the patients who underwent robotic-assisted surgery were more than 80 years old; the mean age of the YAG was 48 ± 10 years; the youngest patient was 27 years old.

Table 1 Basic characteristics of the study population; total study population (n = 242), Group 1 (≥ 65 y; n = 63), Group 2 (< 65 y; n = 179).

Variable	Total population (n = 242)	Group 1 (≥ 65 y) (n = 63)	Group 2 (< 65 y) (n = 179)	p
¹ Welch’s t -test, ² chi ² test. BMI = body mass index; SD = standard deviation; y = years.
Age (years; mean ± SD)	54 ± 14 (n = 242)	73 ± 5 (n = 63)	48 ± 10 (n = 179)	< 0.001 ¹
Age (years; Min–Max)	27–88	65–88	27–64
Parity (mean ± SD)	1.67 ± 1.15 (n = 235)	2.08 ± 1.06 (n = 59)	1.53 ± 1.16 (n = 176)	0.001 ¹
BMI (kg/m ² ; mean ± SD)	28.9 ± 6.7 (n = 234)	29.8 ± 5.9 (n = 61)	28.6 ± 6.9 (n = 173)	0.174 ¹
BMI of obese patients (kg/m ² ; mean ± SD)	35.0 ± 5.5 (n = 99)	33.8 ± 4.8 (n = 33)	35.6 ± 5.7 (n = 66)	0.111 ¹
Previous open abdominal surgeries	131/240 (54.1%)	37/63 (58.7%)	94/177 (53.1%)	0.441 ²
Concomitant adhesiolysis	181/242 (74.8%)	55/63 (87.3%)	126/179 (70.4%)	0.008 ²

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With the exception of parity, which was higher in the OAG (p = 0.001), there were no differences between groups with regard to patient characteristics ( Table 1 ). All preoperative comorbidity scores were higher for the OAG ( Table 2 ): CCI (2.7 ± 2.0 vs. 1.5 ± 1.3; p < 0.001), CIRS-G (9.7 ± 3.9 vs. 5.4 ± 2.9; p < 0.001), ASA class II/III (91.8% vs. 74.1%; p = 0.004) and obesity using the WHO definition (54.1% vs. 38.2%; p = 0.030); concomitant adhesiolysis was needed more often in the OAG (p = 0.008; Table 1 ). There was no difference between the age groups regarding the rates of benign or oncological indications ( Table 3 ; p = 0.068). No severe complications were recorded for the very old patients above the age of 80 years.

Table 2 Preoperative comorbidity, total study population (n = 242), Group 1 (≥ 65 y; n = 63), Group 2 (< 65 y; n = 179).

Variable	Total population (n = 242)	Group 1 (≥ 65 y) (n = 63)	Group 2 (< 65 y) (n = 179)	p
¹ Welch’s t -test; ² chi ² test. ASA = risk classification of the American Society of Anesthesiologists; CCI = Charlson comorbidity index; CIRS-G = cumulative illness rating scale – geriatric; SD = standard deviation; y = years.
CCI (mean ± SD)	1.8 ± 1.6 (n = 239)	2.7 ± 2.0 (n = 62)	1.5 ± 1.3 (n = 177)	< 0.001 ¹
CIRS-G (mean ± SD)	6.55 ± 3.71 (n = 239)	9.7 ± 3.9 (n = 62)	5.4 ± 2.9 (n = 177)	< 0.001 ¹
Obesity (n; WHO def.)	99/234 (40.9%)	33/61 (54.1%)	66/173 (38.2%)	0.030 ²
Obesity class II/III	51/99 (51.5%)	12/33 (36.4%)	39/66 (59.1%)	0.033 ²
ASA class II/III	176/223 (78.9%)	56/61 (91.8%)	120/162 (74.1%)	0.004 ²

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Table 3 Benign and oncological indications for RAS, total study population (n = 242), Group 1 (≥ 65 y; n = 63), Group 2 (< 65 y; n = 179).

	Total population (n = 242)	Group 1 (≥ 65 y) (n = 63)	Group 2 (< 65 y) (n = 179)	p
Chi ² test. RAS = robotic-assisted surgery; y = years.
Benign	166 (68.6%)	49 (77.8%)	117 (65.4%)	0.068
Oncological	76 (31.4%)	14 (22.2%)	62 (34.6%)	0.068

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Benign indications

Benign indications for RAS included deep infiltrating endometriosis, complex pelvic floor defects of all three compartments, enlarged uterine myoma, complex adnexal findings, sepsis from pelvic abscesses, as well as additional complicating factors such as obesity or a history of multiple open abdominal surgeries. The investigated procedures also included four deep anterior rectum resections, a partial cystectomy carried out as part of the therapy of deep infiltrating endometriosis, and 11 multiple myoma enucleations with uterine reconstruction using a modified Osada procedure in women wanting to have children as well as 61 sacrocolpopexies. The mean uterine weight was 265 ± 278 g, with the highest weight recorded as 1840 g after robotic-assisted hysterectomy for uterine myoma (n = 73; Table 4 ). Concomitant adhesiolysis was more common in the OAG (p < 0.001), while the duration of surgery (p = 0.088), in-patient days (p = 0.786), blood loss (p = 0.811), conversion rate (p = 1.000), and the CD complication rate (p = 0.433) did not differ between the age groups ( Table 4 ). CD II complications (minor) requiring medication in the group of older female patients (Group 1) consisted of a hypertensive crisis treated with urapidil (n = 1), leg swelling of unclear origin treated with ibuprofen and cortisone after exclusion of leg vein thrombosis (n = 1), UTI treated with antibiotics (n = 1), persistent decrease in O ₂ saturation treated by administering oxygen. CD III(b) complications (major) in the OAG which required an intervention under general anesthesia were port hernias after uterine morcellation using a morcellator in two prolapse patients with significant connective tissue weakness on the 2nd and 4th postoperative day, respectively.

Table 4 RAS for benign indications (n = 166): perioperative parameters, Group 1 (≥ 65 y; n = 49), Group 2 (< 65 y; n = 117).

Variable	Total (n = 166)	Group 1 (≥ 65 y) (n = 49)	Group 2 (< 65 y) (n = 117)	p
¹ Fisher’s exact test, ² Welch’s t -test, ³ chi ² test * After hysterectomy for uterine myoma. CD = Clavien-Dindo; Hb = hemoglobin; SD = standard deviation; y = years. Definition of CD interval: postoperative stay in hospital plus a 48-hour interval for readmission.
Concomitant adhesiolysis	136/166 (81.9%)	48/49 (98.0%)	88/117 (75.2%)	< 0.001 ¹
Conversion to open surgery	1/166 (0.6%)	0/49	1/117 (0.9%)	1.000 ¹
Duration of surgery (min; mean ± SD; all procedures)	159 ± 98 (n = 165)	144 ± 44 (n = 49)	165 ± 112 (n = 116)	0.088 ²
CD complications, total	26/166 (15.7%)	6/49 (12.2%)	20/117 (17.1%)	0.433 ³
CD III–IV (major)	3/166 (1.8%)	2/49 (4.1%)	1/117 (0.9%)	0.208 ¹
Duration of stay in hospital (mean ± SD)	4.02 ± 1.63 (n = 163)	3.96 ± 1.94 (n = 48)	4.04 ± 1.50 (n = 115)	0.786 ²
Hb delta (mmol/l; mean ± SD)	-0.96 ± 0.65 (n = 158)	-0.94 ± 0.52 (n = 47)	-0.97 ± 0.70 (n = 111)	0.811 ²
Uterine weight (g)*	265 ± 278 (n = 73)	222 ± 192 (n = 7)	270 ± 287 (n = 66)	0.569 ²

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CD II complications (minor) in the YAG (Group 2) consisted of minimal persistent bleeding without indications for revision, postoperative anemia requiring blood transfusion, one patient treated with antibiotics for paraclinical signs of infection after hysterectomy of a uterus weighing 1840 g, two patients treated with antibiotics for paraclinical signs of infection and fever of unclear origin, one patient requiring iron substitution due to an Hb of 6.1 mmol/l, four patients treated with antibiotics either for UTI or pneumonia, and one patient treated with antibiotics for hematoma of the apical vagina after hysterectomy of a uterus weighing 660 g without indications for revision. In Group 2, complications classified as CD III(b) (major) included laparoscopic revision for postoperative hemorrhage after surgical remediation of endometriosis (ASRM IV), multiple myoma enucleations, and uterine flap-plasty procedure in a patient wanting to have children.

Oncological indications

RAS was performed to treat oncological indications such as cervical (n = 45), endometrial (n = 18) or (early/borderline) ovarian cancer (n = 10) and used to carry out radical hysterectomies (n = 37), pelvic (n = 45) and para-aortic (n = 16) lymphadenectomies and omentectomies (n = 9), as indicated. No difference was found between patients in the different age groups treated for oncological indications with regard to concomitant adhesiolysis (p = 0.438), duration of surgery (p = 0.368), in-patient days (p = 0.814), blood loss (p = 0.058), conversion rate (p = 1.000), and CD complication rates (p = 0.745; Table 5 ).

Table 5 RAS for oncological indications (n = 76): perioperative parameters, Group 1 (≥ 65 y; n = 14), Group 2 (< 65 y; n = 62).

Variable	Total (n = 76)	Group 1 (≥ 65 y) (n = 14)	Group 2 (< 65 y) (n = 62)	p
¹ Chi ² test, ² Fisher’s exact test, ³ Welch’s t -test CD = Clavien-Dindo; Hb = hemoglobin; SD = standard deviation; y = years. Definition of CD interval: postoperative stay in hospital plus a 48-hour interval for readmission.
Concomitant adhesiolysis	45/76 (59.2%)	7/14 (50%)	38/62 (61.3%)	0.438 ¹
Conversion to open surgery	3/76 (3.9%)	0/14	3/62 (4.8%)	1.000 ²
Duration of surgery (min; mean ± SD; all procedures)	389 ± 165 (n = 76)	346 ± 196 (n = 14)	398 ± 157 (n = 62)	0.368 ³
CD complications, total	22/76 (28.9%)	3/14 (21.4%)	19/62 (30.6%)	0.745 ²
CD III–IV (major)	3/76 (3.9%)	0/14	3/62 (4.8%)	1.000 ²
Duration of stay in hospital (mean ± SD)	6.95 ± 2.71 (n = 75)	7.14 ± 3.57 (n = 14)	6.90 ± 2.50 (n = 61)	0.814 ³
Hb delta (mmol/l; mean ± SD)	−1.39 ± 0.74 (n = 76)	−1.11 ± 0.55 (n = 14)	−1.46 ± 0.76 (n = 62)	0.058 ³

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CD II complications (minor) requiring drug therapy in the OAG included blood transfusion for postoperative anemia and antibiotic therapy for paraclinical signs of infection and fever. No CD III–V complications occurred after RAS for oncological indications in the OAG.

In the YAG, CD II complications (minor) treated with drug therapy included three patients with blood transfusion, one patient with iron substitution for postoperative anemia, one hypertensive crisis requiring drug therapy, two UTIs and one bladder voiding disorder treated with distigmine. One lymphocele puncture performed under local anesthesia (bed side) and one trocar hernia revision carried out under general anesthesia were classified respectively as CD IIIa and IIIb. In the YAG, one morbidly obese patient (BMI 58) had to be transferred to the ICU for one day for prolonged postoperative artificial respiration after RAS hysterectomy for endometrial cancer and was therefore classified as CD IV(a).

Discussion

The results of our study show that female patients above the age of 65 years can be safely treated using robotic-assisted gynecological surgery despite higher preoperative comorbidity scores and risk parameters (CCI, CIRS-G, ASA, BMI) and despite a higher rate of concomitant adhesiolysis, with no differences in the perioperative course compared to a younger comparison group.

Age and basic Characteristics

Use of a minimally invasive surgical approach in older female patients with oncological and benign indications for surgery has been investigated by several different working groups 14 16 17 18 19 . Although studies have shown that this approach is both feasible and safe in older patients, there are still concerns regarding the Trendelenburg position, insufflation pressure, hypercapnia, and duration of surgery 20 15 . In clinical studies of surgical outcomes, old age is defined by most authors as 65 years or older 18 21 22 . Other studies on gynecological surgical strategies, for example, to treat endometrial cancer or reconstructive pelvic surgery, use a cut-off of 70 or 80 years 14 23 24 25 26 27 28 . Whether robotic-assisted surgery (RAS) can be safely carried out in older patients was recently investigated in urology 29 30 and gastric and colorectal surgery 18 31 . There are almost no clinical data available for the wide range of gynecological indications in older and very old female patients. Evaluation of perioperative parameters in a frail older population of patients aged ≥ 65 years found longer stays in hospital and more surgical complications 21 . Geriatric scoring systems such as CCI and CIRS-G or a standardized use of the definition and systematic classification of surgical complications using the Clavien-Dindo system 32 33 34 were not used 21 . In another study, the same working group of Aloisi et al. found less favorable outcomes following robotic surgery in patients over the age of 85 years 35 . We included female patients above the age of 65 years in the OAG of our study and found that this group also included nine very old patients aged ≥ 80 years in whom robotic-assisted gynecological procedures could also be safely and feasibly carried out. Because of the size of this subgroup, findings are not presented in detail.

While obesity is a known indication for using a surgical robot in minimally invasive procedures, the mean BMI in the OAG in our study was higher than in a previously investigated cohort of very old female patients who underwent minimally invasive pelvic surgery 14 . Table 2 shows that although the patients in the OAG were more often obese according to the definition of obesity, the obesity class of obese patients tended to be higher in the YAG (corresponding to WHO class II/III). None of the patients included in our study had a BMI of less than 20 kg/m ² , which is a known indicator of frailty in geriatric patients and is associated with postoperative morbidity from wound infections and falls 36 .

The difference in parity between the age groups reflects the percentage of women still wanting to have children who underwent robotic-assisted procedures to treat myomas or endometriosis in the YAG.

A history of previous open abdominal procedures predisposes patients undergoing repeat surgery to have concomitant adhesiolysis; they are also more likely to have longer surgery times, higher rates of conversion and more intraoperative complications 16 35 . In our study, no differences were found between age groups with respect to previous open abdominal surgeries, even though the rates in our study were higher (58.7% and 53.1%) compared to the rates reported in the literature. Additional factors such as the occurrence of pelvic infections over the patient’s lifespan could have led to the higher rate of concomitant adhesiolysis procedures in older patients (Group 1). Other studies did not differentiate between previous minimally invasive procedures and open abdominal interventions. Gitas et al. 37 reported a rate of 57% for patients with a history of prior surgical procedures in a cohort of 42 RAS hysterectomies but did not differentiate between open and minimally invasive procedures, which makes it more difficult to compare their results with our findings after gynecological pelvic surgery in 242 female patients. The high rates of previous open surgical procedures in our patient population could be the result of a specific local issue of the delayed introduction of minimally invasive gynecological, urological, and abdominal surgical techniques in the geographical region of western Thuringia.

Comorbidity and perioperative course

Age is an independent risk factor for surgical complications 38 . Nevertheless, the numerical age of an older patient should be less important than their health and biological fitness and should therefore be considered when deciding on a surgical treatment or the best surgical approach for benign or oncological entities. Geriatric scoring systems such as CCI 39 and CIRS-G 40 41 are valid approved instruments for the standardized collection of information on comorbidities in older patients. Both indices should be used in clinical healthcare as reliable instruments for further examinations into the impact of comorbidities of older patients on (surgical) treatment outcomes 42 . Although the current scientific literature includes seven publications on RAS to treat endometrial cancer in older patients 22 23 24 25 26 27 28 and two studies on benign and oncological gynecological entities and RAS in old age 21 35 , only one of the studies used the CCI as the only validated score to register preoperative comorbidity in patients 22 . Guy et al. calculated a CCI of 2.6 for one RAS group of female patients aged over 65 years with endometrial cancer, which is identical to the CCI we found in our study. When the age groups were compared in our study, all preoperative comorbidity scores (CIRS-G, CCI, ASA class II/III) were higher in the OAG. Depending on the inclusion criteria, the CIRS-G scores in studies of geriatric patients were 19.7 36 , 5.5 43 , 2.4 44 to 4.1 14 . CIRS-G scores were lower in studies on elective surgery 44 . Our scores of 10 vs. 5.4 in the older vs. the younger age group show a high preoperative comorbidity burden in our older patients, also when compared to the results of studies on elective surgery 14 44 . This reflects the philosophy of our center to use a robotic approach in patients with more complex primary diseases and comorbidities compared to less expensive laparoscopy.

Surgical complications in our study were classified using the Clavien-Dindo system 32 33 34 . In studies on surgical problems, the analysis of any complications occurring is a key element of a patient-centered evaluation of surgical quality. In studies on surgical methods, our working group uses the Clavien-Dindo (CD) classification system to categorize surgical complications, as it defines a surgical complication as “any deviation from the ideal postoperative course that is not inherent to the procedure, and does not comprise failure to cure” 33 . The need for an intervention determines the class (I–V) of the complication 32 . This classification system was evaluated for potential limitations, e.g., different medical standards, in 6336 patients. The authors found a strong correlation between duration of hospital stay and class I–V complications (p < 0.0001, Spearman’s rank correlation test) which affected the evaluation interval 32 . There was no difference between total postoperative morbidity or frequency of minor or major surgical complications between the age groups in our study. The use of standardized validated classifications and indices allow study results to be compared between centers and enables scientific discussion. Other authors have reported higher complication rates after surgical procedures in geriatric female patients 14 25 . Zeng et al. compared three different age groups who underwent RAS (< 70; 70–80; > 80 years) and only found a higher rate of severe complications (CD III/IV) in persons above the age of 80 years 25 . We found no serious complications in our small subgroup of patients above 80 years of age. The low complication rates after RAS reported in our study are too small to permit any binary or multivariate regression analysis which could explore the cause-and-effect relationship with regards to the parameters “duration of surgery”, “BMI”, “concomitant adhesiolysis” and “preoperative comorbidity scores”. Prospective studies of larger cohorts would be necessary to detect correlations between comorbidity scores and surgical complications graded used a standardized score, and would make it possible to make preoperative risk predictions regarding the use of a surgical robot in geriatric patients. This would also be useful when providing information to patients preoperatively.

The main outcome of our study was the finding that patients aged 65 years or older can safely undergo robotic-assisted gynecological pelvic surgery, even though this age group has a higher preoperative comorbidity burden. The perioperative parameters und surgical complications did not differ from those of the younger comparison group.

Weighing up whether to use a robot in gynecological surgery to treat a wide range of benign and oncological indications in older female patients requires careful preoperative assessment and extensive information of patients. The aim is an interdisciplinary cooperation between medical specialties such as anesthesia, geriatrics, and internal medicine with the surgical specialty in the interests of patient safety and to achieve an optimal surgical outcome.

Strengths and limitations

The strength of this study is the scientific use of valid standardized comorbidity scores (CCI, CIRS-G, ASA) and the systematic classification of surgical complications using the CD system. This allows results to be compared with those of other working groups who have carried out RAS in geriatric patients. To the best of our knowledge, this is the first study which uses these instruments and examines the research question whether gynecological robotic-assisted pelvic surgery can be safely carried out in a population of older female patients.

The limitations of the study include bias due to the retrospective nature of the study, such as a lack of certain information in medical files, e.g., for ASA, or a lack of standardized criteria for robot use versus laparoscopy. In most clinical situations, the term “complex” describes difficult concomitant circumstances such as obesity, previous open abdominal surgery, large findings, or difficult anatomical topography; it may also refer to the “complex” nature of a procedure requiring extensive suturing (e.g., sacrocolpopexy) or an oncological procedure (e.g., in systematic lymphadenectomy). In a prospectively designed study, the inclusion criteria could be defined more precisely.

A further limitation is the small subgroup of oncological patients aged ≥ 65 years, which would allow the results of our study to be verified in a larger cohort.

Conclusions

The data of our study show that age is not an exclusion criterion for robotic-assisted gynecological surgery. Despite higher comorbidity rates, higher obesity rates and the higher rates of concomitant adhesiolysis, robotic-assisted gynecological surgery can be safely used to treat a wide range of complex benign and oncological indications in patients aged more than 65 years without higher postoperative morbidity. No differences between the studied age groups were found with respect to the perioperative course. The results of this study can be used in complex situations to help decide about the surgical approach prior to gynecological pelvic surgery to treat benign and oncological indications.

Contributorsʼ Statement

A. R. Mothes: protocol/project development, data collection and management, patient recruitment, surgery, manuscript preparation and revision. A. Kather: data analysis and statistical interpretation of data, manuscript revision. I. Cepraga: data collection and management, assistant surgeon. A. Esber: data collection and management, assistant surgeon. A. Kwetkat: protocol/project development, data collection, ideas, manuscript revision. I. B. Runnebaum: project development, patient recruitment, surgery, manuscript revision.

Footnotes

Conflict of Interest ARM has received support for robotic training and lecture fees from Intuitive Surgical. IBR has attended robotic training from Intuitive Surgical at no charge. AKa, IC, AE and AKw declare that they have no conflict of interest.

References/Literatur

1.Zimmermann JSM, Radosa JC, Radosa MP et al. Survey of current practices and opinions of German Society of Gynecologic Endoscopy members regarding the treatment of ovarian neoplasia by robotic surgery. Arch Gynecol Obstet. 2021;303:1305–1313. doi: 10.1007/s00404-020-05876-w. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
2.Persson J, Salehi S, Bollino M et al. Pelvic Sentinel lymph node detection in High-Risk Endometrial Cancer (SHREC-trial): the final step towards a paradigm shift in surgical staging. Eur J Cancer. 2019;116:77–85. doi: 10.1016/j.ejca.2019.04.025. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
3.Kimmig R, Aktas B, Buderath P et al. Intraoperative navigation in robotically assisted compartmental surgery of uterine cancer by visualisation of embryologically derived lymphatic networks with indocyanine-green (ICG) J Surg Oncol. 2016;113:554–559. doi: 10.1002/jso.24174. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
4.Schachar JS, Matthews CA. Robotic-assisted repair of pelvic organ prolapse: a scoping review of the literature. Transl Androl Urol. 2020;9:959–970. doi: 10.21037/tau.2019.10.02. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
5.Scandola M, Grespan L, Vicentini M et al. Robot-assisted laparoscopic hysterectomy vs traditional laparoscopic hysterectomy: five metaanalyses. J Minim Invasive Gynecol. 2011;18:705–715. doi: 10.1016/j.jmig.2011.08.008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
6.Boggess JF, Gehrig PA, Cantrell L et al. Perioperative outcomes of robotically assisted hysterectomy for benign cases with complex pathology. Obstet Gynecol. 2009;114:585–593. doi: 10.1097/AOG.0b013e3181b47030. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
7.Fitch K, Huh W, Bochner A. Open vs. minimally invasive hysterectomy: commercially insured costs and readmissions. Manag Care. 2016;25:40–47. [PubMed] [Google Scholar]
8.Lim PC, Crane JT, English EJ et al. Multicenter analysis comparing robotic, open, laparoscopic, and vaginal hysterectomies performed by high-volume surgeons for benign indications. Int J Gynecol Obstet. 2016;133:359–364. doi: 10.1016/j.ijgo.2015.11.010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
9.Mäenpää M, Nieminen K, Tomás E et al. Implementing robotic surgery to gynecologic oncology: the first 300 operations performed at a tertiary hospital. Acta Obstet Gynecol Scand. 2015;94:482–488. doi: 10.1111/aogs.12620. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
10.Brunes M, Forsgren C, Warnqvist A et al. Assessment of surgeon and hospital volume for robot-assisted and laparoscopic benign hysterectomy in Sweden. Acta Obstet Gynecol Scand. 2021;100:1730–1739. doi: 10.1111/aogs.14166. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
11.Moawad G, Tyan P, Vargas V et al. Predictors of overnight admission after minimally invasive hysterectomy in the expert setting. J Minim Invasive Gynecol. 2019;26:122–128. doi: 10.1016/j.jmig.2018.04.019. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
12.Partridge JSL, Harari D, Dhesi JK. Frailty in the older surgical patient: a review. Age Ageing. 2012;41:142–147. doi: 10.1093/ageing/afr182. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
13.Turrentine FE, Wang H, Simpson VB et al. Surgical risk factors, morbidity, and mortality in elderly patients. J Am Coll Surg. 2006;203:865–877. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2006.08.026. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
14.Mothes AR, Lehmann T, Kwetkat A et al. Gynaecological Prolapse Surgery in Very Old Female Patients: A Case-Control Study on Co-Morbidity and Surgical Complications. Geburtshilfe Frauenheilkd. 2016;76:869–874. doi: 10.1055/s-0042-109868. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
15.Fan CJ, Chien HL, Weiss MJ et al. Minimally invasive versus open surgery in the Medicare population: a comparison of postoperative and economic outcomes. Surg Endosc. 2018;32:3874–3880. doi: 10.1007/s00464-018-6126-z. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
16.Yuk JS, Cho H, Kim MH et al. Incidence of bowel injury during gynecologic surgery for benign indications: A nationwide cross-sectional study of cases from 2009 to 2018. Int J Gynaecol Obstet. 2022;158:338–345. doi: 10.1002/ijgo.14021. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
17.Son IT, Kim JY, Kim MJ et al. Clinical and oncologic outcomes of laparoscopic versus open surgery in elderly patients with colorectal cancer: a retrospective multicenter study. Int J Clin Oncol. 2021;26:2237–2245. doi: 10.1007/s10147-021-02009-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
18.Moug SJ, McCarthy K, Coode-Bate J et al. Laparoscopic versus open surgery for colorectal cancer in the older person: A systematic review. Ann Med Surg (Lond) 2015;4:311–318. doi: 10.1016/j.amsu.2015.08.002. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
19.Bàllesta López C, Cid JA, Poves I et al. Laparoscopic surgery in the elderly patient. Surg Endosc. 2003;17:333–337. doi: 10.1007/s00464-002-9056-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
20.Heise D, Bednarsch J, Kroh A et al. Operative Time, Age, and Serum Albumin Predict Surgical Morbidity After Laparoscopic Liver Surgery. Surg Innov. 2021;28:714–722. doi: 10.1177/1553350621991223. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
21.Aloisi A, Tseng J, Kuhn T et al. Robotic Surgery in the Frail Elderly: Analysis of Perioperative Outcomes. Ann Surg Oncol. 2020;27:3772–3780. doi: 10.1245/s10434-020-08475-w. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
22.Guy MS, Sheeder J, Behbakht K et al. Comparative outcomes in older and younger women undergoing laparotomy or robotic surgical staging for endometrial cancer. Am J Obstet Gynecol. 2016;214:3500–3.5E12. doi: 10.1016/j.ajog.2015.09.085. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
23.Lavoue V, Zeng X, Lau S et al. Impact of robotics on the outcome of elderly patients with endometrial cancer. Gynecol Oncol. 2014;133:556–562. doi: 10.1016/j.ygyno.2014.03.572. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
24.Vaknin Z, Perri T, Lau S et al. Outcome and quality of life in a prospective cohort of the first 100 robotic surgeries for endometrial cancer, with focus on elderly patients. Int J Gynecol Cancer. 2010;20:1367–1373. doi: 10.1111/IGC.0b013e3181f2950a. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
25.Zeng XZ, Lavoue V, Lau S et al. Outcome of robotic surgery for endometrial cancer as a function of patient age. Int J Gynecol Cancer. 2015;25:637–644. doi: 10.1097/IGC.0000000000000411. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
26.Zakhari A, Czuzoj-Shulman N, Spence AR et al. Hysterectomy for uterine cancer in the elderly: a comparison between laparoscopic and robot-assisted techniques. Int J Gynecol Cancer. 2016;26:1222–1227. doi: 10.1097/IGC.0000000000000764. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
27.Bourgin C, Lambaudie E, Houvenaeghel G et al. Impact of age on surgical staging and approaches (laparotomy, laparoscopy and robotic surgery) in endometrial cancer management. Eur J Surg Oncol. 2017;43:703–709. doi: 10.1016/j.ejso.2016.10.022. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
28.Backes FJ, ElNaggar AC, Farrell MR et al. Perioperative outcomes for laparotomy compared to robotic surgical staging of endometrial cancer in the elderly: a retrospective cohort. Int J Gynecol Cancer. 2016;26:1717–1721. doi: 10.1097/IGC.0000000000000822. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
29.Leyh-Bannurah SR, Wagner C, Schuette A et al. Feasibility of robot-assisted radical prostatectomy in men at senior age ≥ 75 years: perioperative, functional, and oncological outcomes of a high-volume center. Aging Male. 2022;25:8–16. doi: 10.1080/13685538.2021.2018417. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
30.Sancı A, Özkaya MF, Oguz ES et al. Perioperative adverse events and functional outcomes following open and robot-assisted prostatectomy in patients over age 70. Int J Clin Pract. 2021;75:e14754. doi: 10.1111/ijcp.14754. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
31.Garbarino GM, Costa G, Frezza B et al. Robotic versus open oncological gastric surgery in the elderly: a propensity score-matched analysis. J Robot Surg. 2021;15:741–749. doi: 10.1007/s11701-020-01168-2. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
32.Dindo D, Demartines N, Clavien PA. Classification of surgical complications: a new proposal with evaluation in a cohort of 6336 patients and results of a survey. Ann Surg. 2004;240:205–213. doi: 10.1097/01.sla.0000133083.54934.ae. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
33.Dindo D, Clavien PA. What is a Surgical Complication? World J Surg. 2008;32:939–941. doi: 10.1007/s00268-008-9584-y. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
34.Dindo D, Clavien PA. Interest in morbidity scores and classification in general surgery. Cir Esp. 2009;86:269–271. doi: 10.1016/j.ciresp.2009.07.004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
35.Aloisi A, Tseng JH, Sandadi S et al. Is Robotic-Assisted Surgery Safe in the Elderly Population? An Analysis of Gynecologic Procedures in Patients ≥ 65 Years Old. Ann Surg Oncol. 2019;26:244–251. doi: 10.1245/s10434-018-6997-1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
36.Drevet S, Bioteau C, Maziere S et al. Prevalence of protein-energy malnutrition in hospital patients over 75 years of age admitted for hip fracture. Orthop Traumatol Surg Res. 2014;100:669–674. doi: 10.1016/j.otsr.2014.05.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
37.Gitas G, Alkatout I, Proppe L et al. Long-term satisfaction of patients after laparoscopic and robotic-assisted hysterectomy. Arch Gynecol Obstet. 2022;305:1481–1490. doi: 10.1007/s00404-021-06360-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
38.Malani PN. Functional status assessment in the preoperative evaluation of older adults. JAMA. 2009;302:1582–1583. doi: 10.1001/jama.2009.1453. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
39.Charlson ME, Pompei P, Ales KL et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40:373–383. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
40.Parmelee PA, Thuras PD, Katz IR et al. Validation of the Cumulative Illness Rating Scale in a geriatric residential population. J Am Geriatr Soc. 1995;43:130–137. doi: 10.1111/j.1532-5415.1995.tb06377.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
41.Miller MD, Paradis CF, Houck PR et al. Rating chronic medical illness burden in geropsychiatric practice and research: application of the Cumulative Illness Rating Scale. Psychiatry Res. 1992;41:237–248. doi: 10.1016/0165-1781(92)90005-n. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
42.de Groot V, Beckerman H, Lankhorst GJ et al. How to measure comorbidity: a critical review of available methods. J Clin Epidemiol. 2003;56:221–229. doi: 10.1016/s0895-4356(02)00585-1. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
43.Wedding U, Roehrig B, Klippstein A et al. Comorbidity in patients with cancer: prevalence and severity measured by cumulative illness rating scale. Crit Rev Oncol Hematol. 2007;61:269–276. doi: 10.1016/j.critrevonc.2006.11.001. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
44.Bo M, Cacello E, Ghiggia F et al. Predictive factors of clinical outcome in older surgical patients. Arch Geronto Geriatr. 2006;44:215–224. doi: 10.1016/j.archger.2006.05.007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
45.Linn BS, Linn MW, Gurel L. Cumulative illness rating scale. J Am Geriatr Soc. 1968;16:622–626. doi: 10.1111/j.1532-5415.1968.tb02103.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

Geburtshilfe Frauenheilkd. 2023 Apr 5;83(4):437–445. [Article in German]

Robotisch assistierte gynäkologische Chirurgie bei älteren Patientinnen – eine komparative Kohortenstudie zum perioperativen Verlauf

Zusammenfassung

Studiendesign Im Kontext der demografischen Entwicklung wurde die Hypothese aufgestellt, dass ältere Patientinnen ≥ 65 Jahre trotz höherer präoperativer Komorbidität sicher minimalinvasiv robotisch assistiert operiert werden können. Im Design einer komparativen Kohortenstudie erfolgte der Vergleich der Altersgruppen ≥ 65 Jahre („older age group“, OAG) vs. < 65 Jahre („younger age group“, YAG) nach robotisch assistierter gynäkologischer Chirurgie (RAS) in 2 deutschen Zentren.

Patientinnen und Methoden Es wurden konsekutive RAS zwischen 2016 und 2021 mit benignen oder onkologischen Indikationen an der Universitätsfrauenklinik Jena und am Robotischen Zentrum Eisenach eingeschlossen. Der Altersgruppenvergleich erfolgte hinsichtlich präoperativer Komorbidität (ASA, „Charlson Comorbidity Index“, CCI, „Cumulative Illness Rating Scale – Geriatric Version“, CIRS-G) und perioperativer Parameter einschließlich Clavien-Dindo-(CD-)Komplikationen. Es wurden Welch’s t-Tests, Chi ² -Tests und exakte Tests nach Fisher durchgeführt.

Ergebnisse Es konnten n = 242 Datensätze mit OAG n = 63 (73 ± 5 J.) and YAG n = 179 (48 ± 10 J.) identifiziert werden. Patientencharakteristika und Anteil an benignen bzw. onkologischen Indikationen unterschieden sich in den Altersgruppen nicht. Komorbiditäts-Scores inkl. Adipositasanteil waren in der OAG höher: CCI (2,7 ± 2,0 vs. 1,5 ± 1,3; p < 0,001), CIRS-G (9,7 ± 3,9 vs. 5,4 ± 2,9; p < 0,001), ASA-Klasse II/III (91,8% vs. 74,1%; p = 0,004), Adipositas (54,1% vs. 38,2%; p = 0,030). Weder bei benignen noch bei onkologischen Indikationen unterschieden sich die Altersgruppen hinsichtlich perioperativer Parameter wie Operationsdauer (p = 0,088; p = 0,368), stationärem Aufenthalt (p = 0,786; p = 0,814), Hb-Abfall (p = 0,811; p = 0,058), Konversionsrate (p = 1,000; p = 1,000) und CD-Komplikationen (p = 0,433; p = 0,745).

Schlussfolgerung Bei höherer präoperativer Komorbidität in der Gruppe der älteren Patientinnen waren in den untersuchten Kohorten keine Unterschiede im perioperativen Verlauf nach robotisch assistierter gynäkologischer Chirurgie zwischen den verglichenen Altersgruppen zu finden. Das Patientinnenalter stellte keine Kontraindikation für robotische gynäkologische Chirurgie dar.

Schlüsselwörter: benigne und onkologische Indikationen, Komorbidität, Clavien-Dindo-Klassifikation, hohes Lebensalter, robotische gynäkologische Chirurgie

Abkürzungen

ASA: Risikoklassifikation nach American Society of Anesthesiologists
BMI: Body-Mass-Index
CCI: Charlson Comorbidity Index
CD: Clavien-Dindo-Klassifikation
CIRS-G: Cumulative Illness Rating Scale – Geriatric Version
HWI: Harnwegsinfektion
IST: Intensivstation
MIS: Minimally invasive Surgery
MW: Mittelwert
OAG: Older Age Group
OAS: Open abdominal Surgery
RAS: Robotic-assisted Surgery
SA: Standardabweichung
WHO: World Health Organization
YAG: Younger Age Group

Einleitung

Durch ein überproportionales Altern der Bevölkerung in fast allen Industrieländern stehen die Gesundheitssysteme weiter steigenden Zahlen älterer und hochbetagter Patientinnen mit Anspruch an eine umfassende Gesundheitsversorgung und damit an eine anhaltende soziale Unabhängigkeit gegenüber. Aus diesem Grund sollten auch operative Therapieoptionen – wenn indiziert – aus Altersgründen per se nicht infrage gestellt werden.

Der Einsatz eines roboterassistierten Operationssystems als technologische Weiterentwicklung in der minimalinvasiven Chirurgie erreicht zunehmende Popularität unter den operativen Gynäkologen Europas 1 . Während robotische Assistenz in der gynäkoonkologischen Chirurgie bereits verbreitet ist 2 3 , findet sie Einzug in die operative Behandlung komplexer benigner gynäkologischer Entitäten, bei nahtintensiven Prozeduren 4 , bei adipösen Patientinnen oder nach multiplen abdominalen Voroperationen 5 6 . Durch Hochpräzisionsinstrumente, exzellente Darstellung der Anatomie und entlastende Ergonomie wird der minimalinvasive Zugang mit abnehmendem Risiko für eine Konversion auch bei fortgeschrittener Erkrankung und unter komplexen Randbedingungen nutzbar. Im Vergleich zur offenen Chirurgie führt dies wiederum zur Abnahme der postoperativen Morbidität und zu kürzeren Krankenhausverweildauern 7 8 9 10 11 , was sich sowohl volkswirtschaftlich als auch für das Individuum positiv auswirken kann.

Das durch Komorbidität erhöhte Risiko für chirurgische Komplikationen bei älteren Patientinnen ist bekannt 12 13 . Obwohl minimalinvasive Beckenchirurgie bei hochbetagten Patientinnen sicher durchgeführt werden konnte 14 , sind Anästhesisten und Gynäkologen oft zurückhaltend in der Bewertung der Trendelenburg-Position und Hyperkapnie bei einer Patientengruppe mit erhöhtem Risiko für kardiopulmonale Komplikationen 15 . Außerdem können bei Anwendung eines Operationsroboters im minimalinvasiven Zugang bei zunehmend komplexen Entitäten zwar Nachteile offener Eingriffe vermieden, oft aber sollten längere Operationszeiten geplant werden.

Ziel der vorliegenden komparativen Kohortenstudie war die Evaluation konsekutiv generierter perioperativer Datensätze nach robotisch assistierter gynäkologischer Beckenchirurgie (RAS) mit komplexen benignen und onkologischen Indikationen sowie der Vergleich der Altersgruppen der ≥ 65-jährigen und der < 65-jährigen Patientinnen. Wir stellten die Hypothese auf, dass ältere Patientinnen ≥ 65 Jahre trotz höherer präoperativer Komorbiditäts-Scores sicher minimalinvasiv robotisch assistiert operiert werden können.

Patientinnen und Methoden

Kohorte und Daten

Wir studierten im retrospektiven komparativen Design alle Datensätze konsekutiver Patientinnen, die sich zwischen 2016 und 2021 einem robotisch assistierten Eingriff (RAS) mit komplexer gynäkologischer benigner oder onkologischer Indikation an der Universitätsfrauenklinik Jena und am Robotischen Zentrum des Akademischen Lehrkrankenhauses St. Georg Klinikum Eisenach unterzogen. Alle RAS wurden von in der robotischen Chirurgie ausgebildeten Teams durchgeführt. An beiden Zentren wurde in der klinischen Routine die Komplexität der Erkrankung oder der Prozedur, nicht aber das Patientenalter als Ein- oder Ausschlusskriterium für RAS gewertet.

Die Datenrecherche wurde anhand papier- bzw. computerbasierter Patientenakten durchgeführt. Alle Patientinnen erteilten ihr Einverständnis vor dem Eingriff.

Es erfolgte der Vergleich der Daten zwischen der Altersgruppe der ≥ 65-Jährigen („older age group“, OAG) mit den < 65-Jährigen („younger age group“, YAG) zu Patientencharakteristika wie Alter, Parität, Adipositas-Grad (WHO), präoperativer Komorbidität inklusive BMI, ASA, „Charlson Comorbidity Index“ (CCI) und „Cumulative Illness Rating Scale – Geriatric Version“ (CIRS-G) sowie zu peri- und postoperativen Parametern wie Indikation, Zustand nach offen-abdominalen Eingriffen, begleitende Adhäsiolyse, Konversionsrate, OP-Dauer, Hb-Abfall, stationäre Verweildauer, nach Clavien-Dindo (CD) klassifizierten chirurgischen Komplikationen, analysiert für benigne und onkologische Indikationen.

Die Klassifikation chirurgischer Komplikationen erfolgte standardisiert nach dem Clavien-Dindo-(CD-)System, in dem eine Komplikation entsprechend der Notwendigkeit für medikamentöse oder chirurgische Interventionen definiert ist. Das Evaluationsintervall umfasste den stationären Aufenthalt und ein 48-h-Wiederaufnahmeintervall.

Alle Eingriffe wurden mit dem Operationsroboter daVinci Si, X oder Xi (Intuitive Surgical, Sunnyvale, California, U.S.) durchgeführt.

Statistische Analyse

Die Datenanalyse erfolgte unter Nutzung von SPSS (Statistical Package for the Social Sciences; Version 27.0; SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Mittelwertanalysen kontinuierlicher Variablen erfolgten unabhängig von Varianzhomogenität mit dem Welch’s t-Test, der für Stichprobengrößen von > 30 außerdem keine Normalverteilung der Daten erfordert. Deskriptive Analysen kategorialer Daten wurden entsprechend mittels Chi ² -Test oder exaktem Test nach Fisher durchgeführt.

Ergebnisse

Es konnten Datensätze von 242 konsekutiv durchgeführten roboterassistierten Operationen mit komplexen benignen oder onkologischen Indikationen erhoben werden. Konversionen zu offen-abdominalen Zugängen (OAS) waren bei 4 Patientinnen mit einer Rate von 1,6% der robotisch assistiert operierten Gesamtkohorte erforderlich (Zervixkarzinom n = 2; Endometriumkarzinom n = 1; tief infiltrierende Endometriose n = 1). In diesen Fällen erfolgte eine Konversion unter den komplexen Bedingungen ausgedehnter abdominaler Adhäsionen in Kombination mit Adipositas.

In die OAG konnten n = 63 Patientinnen im Alter von 65 Jahren oder älter, in die YAG n = 179 Patientinnen jünger als 65 Jahre eingeschlossen werden. Patientencharakteristika sind Tab. 1 zu entnehmen. Das mittlere Alter der OAG war 73 ± 5 Jahre, die älteste Patientin war 88 Jahre alt. Neun der robotisch assistiert operierten Patientinnen waren über 80-jährig; das mittlere Alter der YAG war 48 ± 10 Jahre; die jüngste Patientin 27-jährig.

Tab. 1 Basischarakteristika der Studienpopulation, Gesamtkohorte (n = 242), Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 63), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 179).

Variable	gesamt (n = 242)	Gruppe 1 (≥ 65 J.) (n = 63)	Gruppe 2 (< 65 J.) (n = 179)	p
¹ Welch’s t-Test, ² Chi ² -Test. J. = Jahre; BMI = Body-Mass-Index; MW = Mittelwert; SA = Standardabweichung
Alter (Jahre; MW ± SA)	54 ± 14 (n = 242)	73 ± 5 (n = 63)	48 ± 10 (n = 179)	< 0,001 ¹
Alter (Jahre; Min–Max)	27–88	65–88	27–64
Parität (MW ± SA)	1,67 ± 1,15 (n = 235)	2,08 ± 1,06 (n = 59)	1,53 ± 1,16 (n = 176)	0,001 ¹
BMI (kg/m ² ; MW ± SA)	28,9 ± 6,7 (n = 234)	29,8 ± 5,9 (n = 61)	28,6 ± 6,9 (n = 173)	0,174 ¹
BMI bei Adipositas (kg/m ² ; MW ± SA)	35,0 ± 5,5 (n = 99)	33,8 ± 4,8 (n = 33)	35,6 ± 5,7 (n = 66)	0,111 ¹
offen abdominale Vor-Operationen	131/240 (54,1%)	37/63 (58,7%)	94/177 (53,1%)	0,441 ²
begleitende Adhäsiolyse	181/242 (74,8%)	55/63 (87,3%)	126/179 (70,4%)	0,008 ²

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Mit Ausnahme der Parität, die in der OAG höher lag (p = 0,001), unterschieden sich die Gruppen hinsichtlich der Patientencharakteristika nicht ( Tab. 1 ). Alle präoperativen Komorbiditäts-Scores waren in der OAG größer ( Tab. 2 ): CCI (2,7 ± 2,0 vs. 1,5 ± 1,3; p < 0,001), CIRS-G (9,7 ± 3,9 vs. 5,4 ± 2,9; p < 0,001), ASA-Klasse II/III (91,8% vs. 74,1%; p = 0,004) und Adipositas nach WHO-Definition (54,1% vs. 38,2%; p = 0,030); begleitende Adhäsiolyse war in der OAG häufiger erforderlich (p = 0,008; Tab. 1 ). Kein Unterschied bestand in den Altersgruppen hinsichtlich der Raten benigner oder onkologischer Indikationen ( Tab. 3 ; p = 0,068). Es wurden keine schweren Komplikationen bei den hochbetagten Patientinnen über 80 Jahre registriert.

Tab. 2 Präoperative Komorbidität, Gesamtkohorte (n = 242), Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 63), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 179).

Variable	gesamt (n = 242)	Gruppe 1 (≥ 65 J.) (n = 63)	Gruppe 2 (< 65 J.) (n = 179)	p
¹ Welch’s t-Test; ² Chi ² -Test. J. = Jahre; ASA = Risikoklassifikation der American Society of Anesthesiologists; CCI = Charlson Comorbidity Index, CIRS-G = Cumulative Illness Rating Scale-Geriatric; MW = Mittelwert; SA = Standardabweichung.
CCI (MW ± SA)	1,8 ± 1,6 (n = 239)	2,7 ± 2,0 (n = 62)	1,5 ± 1,3 (n = 177)	< 0,001 ¹
CIRS-G (MW ± SA)	6,55 ± 3,71 (n = 239)	9,7 ± 3,9 (n = 62)	5,4 ± 2,9 (n = 177)	< 0,001 ¹
Adipositas (n; WHO-Def.)	99/234 (40,9%)	33/61 (54,1%)	66/173 (38,2%)	0,030 ²
Adipositas Grad II/III	51/99 (51,5%)	12/33 (36,4%)	39/66 (59,1%)	0,033 ²
ASA-Klasse II/III	176/223 (78,9%)	56/61 (91,8%)	120/162 (74,1%)	0,004 ²

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Tab. 3 Benigne und onkologische Indikationen für RAS, Gesamtkohorte (n = 242), Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 63), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 179).

	gesamt (n = 242)	Gruppe 1 (≥ 65 J.) (n = 63)	Gruppe 2 (< 65 J.) (n = 179)	p
Chi ² -Test; RAS = Robotic-assisted Surgery; J. = Jahre.
benigne	166 (68,6%)	49 (77,8%)	117 (65,4%)	0,068
onkologisch	76 (31,4%)	14 (22,2%)	62 (34,6%)	0,068

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Benigne Indikationen

Benigne Indikationen für RAS umfassten tief infiltrierende Endometriose, komplexe Beckenbodendefekte aller 3 Kompartimente, den großen Uterus myomatosus, komplexe Adnexbefunde, Sepsis bei Beckenabszessen sowie komplexe Randbedingungen wie Adipositas oder multiple offene Abdominalchirurgie in der Anamnese. Unter den untersuchten Eingriffen fanden sich im Rahmen der Therapie einer tief infiltrierenden Endometriose 4 tiefe anteriore Rektumresektionen und eine Harnblasenteilresektion sowie bei Kinderwunschpatientinnen n = 11 multiple Myomenukleationen mit uterinen Rekonstruktionen modifiziert nach Osada sowie n = 61 Sakropexien. Das mittlere uterine Gewicht lag bei 265 ± 278 g und rangierte bis zu 1840 g nach robotisch assistierter Hysterektomie bei Uterus myomatosus (n = 73; Tab. 4 ). Begleitende Adhäsiolyse erfolgte häufiger in der OAG (p < 0,001), während sich die OP-Dauer (p = 0,088), die stationäre Verweildauer (p = 0,786), der Blutverlust (p = 0,811), die Konversionsrate (p = 1,000) und die CD-Komplikationsrate (p = 0,433) zwischen den Altersgruppen nicht unterschieden ( Tab. 4 ). Medikamentöse Behandlung erfordernde CD-II-Komplikationen (minor) setzten sich in der Gruppe der älteren Patientinnen (Gruppe 1) wie folgt zusammen: mit Ebrantil behandelte hypertensive Krise (n = 1), mit Ibuprofen und Cortison behandelte Beinschwellung unklarer Genese bei ausgeschlossener Beinvenenthrombose (n = 1), mit Antibiotika behandelter HWI (n = 1) und ein mit Sauerstoffgabe behandelter persistierender O ₂ -Sättigungsabfall. CD-III(b)-Komplikationen (major) in der OAG, die eine Intervention in Vollnarkose notwendig machten, waren Porthernien nach maschinellem Uterusmorcellement bei 2 Prolapspatientinnen mit signifikanter Bindegewebsschwäche am 2. bzw. 4. postoperativen Tag.

Tab. 4 RAS mit benignen Indikationen (n = 166): perioperative Parameter, Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 49), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 117).

Variable	gesamt (n = 166)	Gruppe 1 (≥ 65 J.) (n = 49)	Gruppe 2 (< 65 J.) (n = 117)	p
¹ Exakter Test nach Fisher, ² Welch’s t-Test, ³ Chi ² -Test * nach Hysterektomie bei Uterus myomatosus. J. = Jahre; CD = Clavien-Dindo; Hb = Hämoglobin; MW = Mittelwert; SA = Standardabweichung. Definition CD-Intervall: postoperative Verweildauer und 48-h-Wiederaufnahmeintervall.
begleitende Adhäsiolyse	136/166 (81,9%)	48/49 (98,0%)	88/117 (75,2%)	< 0,001 ¹
Konversion zu offen	1/166 (0,6%)	0/49	1/117 (0,9%)	1,000 ¹
OP-Dauer (min; MW ± SA; alle Prozeduren)	159 ± 98 (n = 165)	144 ± 44 (n = 49)	165 ± 112 (n = 116)	0,088 ²
CD-Komplikationen, gesamt	26/166 (15,7%)	6/49 (12,2%)	20/117 (17,1%)	0,433 ³
CD III–IV (major)	3/166 (1,8%)	2/49 (4,1%)	1/117 (0,9%)	0,208 ¹
Verweildauer (MW ± SA)	4,02 ± 1,63 (n = 163)	3,96 ± 1,94 (n = 48)	4,04 ± 1,50 (n = 115)	0,786 ²
Hb delta (mmol/l; MW ± SA)	−0,96 ± 0,65 (n = 158)	−0,94 ± 0,52 (n = 47)	−0,97 ± 0,70 (n = 111)	0,811 ²
Uterusgewicht (g)*	265 ± 278 (n = 73)	222 ± 192 (n = 7)	270 ± 287 (n = 66)	0,569 ²

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CD-II-Komplikationen (minor) setzten sich in der YAG (Gruppe 2) wie folgt zusammen: 1 minimale persistierende Blutung ohne Revisionsindikation, 1 postoperative Anämie mit Bluttransfusion, 1 mit Antibiotika therapierte Patientin mit paraklinischen Infektionszeichen nach Hysterektomie eines 1840 g schweren Uterus, 2 mit Antibiotika therapierte Patientinnen mit paraklinischen Infektionszeichen und Fieber unklarer Genese, 1 Patientin mit Eisensubstitution bei einem Hb von 6,1 mmol/l, 4 Patientinnen mit Antibiotikatherapie entweder bei HWI oder Pneumonie und 1 antibiotisch behandelte Patientin mit apikalem Vaginalhämatom nach Hysterektomie bei einem 660 g uterinen Gewicht ohne Revisionsindikation. In Gruppe 2 erforderte eine als CD III(b) klassifizierte Komplikation (major) eine laparoskopische Revision bei Nachblutung nach Endometriosesanierung (ASRM IV), multipler Myomenukleation und uteriner Lappenplastik bei Kinderwunsch.

Onkologische Indikationen

RAS bei onkologischen Indikationen wie Zervix- (n = 45), Endometrium- (n = 18) oder (frühem/Borderline) Ovarialkarzinom (n = 10) erfolgte zur Durchführung radikaler Hysterektomien (n = 37), pelviner (n = 45) und paraaortaler (n = 16) Lymphonodektomien und Omentektomien (n = 9), wie entsprechend indiziert. Bei onkologischen Indikationen zeigte sich kein Unterschied zwischen den Altersgruppen bezüglich begleitender Adhäsiolyse (p = 0,438), OP-Dauer (p = 0,368), stationärer Verweildauer (p = 0,814), Blutverlust (p = 0,058), Konversionsrate (p = 1,000) und CD-Komplikationsraten (p = 0,745; Tab. 5 ).

Tab. 5 RAS mit onkologischen Indikationen (n = 76): perioperative Parameter, Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 14), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 62).

Variable	gesamt (n = 76)	Gruppe 1 (≥ 65 J.) (n = 14)	Gruppe 2 (< 65 J.) (n = 62)	p
¹ Chi ² -Test, ² Exakter Test nach Fisher, ³ Welch’s t-Test J. = Jahre; CD = Clavien-Dindo; Hb = Hämoglobin; MW = Mittelwert; SA = Standardabweichung. Definition CD-Intervall: postoperative Verweildauer und 48-h-Wiederaufnahmeintervall.
begleitende Adhäsiolyse	45/76 (59,2%)	7/14 (50%)	38/62 (61,3%)	0,438 ¹
Konversion zu offen	3/76 (3,9%)	0/14	3/62 (4,8%)	1,000 ²
OP-Dauer (min; MW ± SA; alle Prozeduren)	389 ± 165 (n = 76)	346 ± 196 (n = 14)	398 ± 157 (n = 62)	0,368 ³
CD-Komplikationen, total	22/76 (28,9%)	3/14 (21,4%)	19/62 (30,6%)	0,745 ²
CD III–IV (major)	3/76 (3,9%)	0/14	3/62 (4,8%)	1,000 ²
Verweildauer (MW ± SA)	6,95 ± 2,71 (n = 75)	7,14 ± 3,57 (n = 14)	6,90 ± 2,50 (n = 61)	0,814 ³
Hb delta (mmol/l; MW ± SA)	−1,39 ± 0,74 (n = 76)	−1,11 ± 0,55 (n = 14)	−1,46 ± 0,76 (n = 62)	0,058 ³

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Eine medikamentöse Therapie erfordernde CD-II-Komplikationen (minor) setzten sich in der OAG wie folgt zusammen: 1 Bluttransfusion bei postoperativer Anämie und 1 Antibiotikatherapie bei paraklinischen Infektzeichen und Fieber. Es fanden sich keine CD-III–V-Komplikationen nach RAS mit onkologischen Indikationen in der OAG.

Als CD-II-Komplikationen (minor) mit erforderlicher medikamentöser Therapie wurden in der YAG 3 Patientinnen mit Bluttransfusionen und 1 Patientin mit Eisensubstitution bei postoperativer Anämie, 1 medikamentös therapierte hypertensive Krise, 2 HWIs und 1 mit Distigmin behandelte Blasenentleerungsstörung klassifiziert. Eine Lymphozelenpunktion mit Lokalanästhesie („bed side“) und 1 Trokarhernienrevision in Vollnarkose wurden entsprechend als CD IIIa und IIIb klassifiziert. In der YAG musste eine schwer-adipöse Patientin (BMI 58) nach robotisch assistierter Hysterektomie bei Endometriumkarzinom zur postoperativen prolongierten Beatmung für 1 Tag auf die ITS verlegt werden und wurde deshalb als CD IV(a) klassifiziert.

Diskussion

Im Ergebnis unserer Studie konnte beobachtet werden, dass über 65-jährige Patientinnen trotz höherer präoperativer Komorbiditäts-Scores und Risikoparameter (CCI, CIRS-G, ASA) und trotz einer höheren Rate begleitender Adhäsiolysen sicher und ohne Unterschiede zur jüngeren Vergleichsgruppe im perioperativen Verlauf mittels robotisch assistierter gynäkologischer Chirurgie therapiert werden konnten.

Alter und Basischarakteristika

Der minimalinvasive Operationszugang bei älteren Patientinnen mit onkologischen und benignen OP-Indikationen wurde von verschiedenen Arbeitsgruppen untersucht 14 16 17 18 19 . Obwohl Durchführbarkeit und Sicherheit gezeigt werden konnten, bestehen immer noch Bedenken hinsichtlich Kopftieflagerung, Insufflationsdruck, Hyperkapnie und Operationsdauer 20 15 . Hohes Lebensalter wird in klinischen Untersuchungen zu chirurgischen Verläufen von den meisten Autoren als 65 Jahre oder älter definiert 18 21 22 . Andere Untersuchungen zu gynäkologisch-operativen Strategien z. B. beim Endometriumkarzinom oder in der rekonstruktiven Beckenbodenchirurgie setzen den „cut off“ bei 70 oder 80 Jahren 14 23 24 25 26 27 28 . Ob robotisch assistierte Chirurgie (RAS) bei älteren Menschen sicher durchführbar ist wurde kürzlich für die Urologie 29 30 sowie die Magen- und kolorektale Chirurgie untersucht 18 31 . Für das breite Spektrum gynäkologischer Indikationen bei älteren oder hochbetagten Patientinnen liegen kaum klinische Daten vor. Die Evaluation perioperativer Parameter in einer gebrechlichen älteren Population von ≥ 65-Jährigen ergab eine längere stationäre Verweildauer und mehr chirurgische Komplikationen 21 . Geriatrische Scores wie CCI and CIRS-G oder die standardisierte Anwendung der Definition und der systematischen Klassifikation chirurgischer Komplikationen nach Clavien-Dindo 32 33 34 kamen hier nicht zum Einsatz 21 . In einer anderen Arbeit beobachtete dieselbe Arbeitsgruppe um Aloisi et al. nach robotischer Chirurgie bei über 85-Jährigen ungünstigere Ergebnisse 35 . Wir schlossen Patientinnen ab dem 65. Lebensjahr in die OAG unserer Untersuchung ein und fanden in dieser Kohorte 9 hochbetagte ≥ 80-jährige Patientinnen, bei denen die sichere Durchführbarkeit robotischer gynäkologischer Eingriffe ebenfalls möglich war. Diese Gruppe wurde wegen der Kohortengröße nicht detaillierter dargestellt.

Während Adipositas als Indikation für den Einsatz des Operationsroboters bei minimalinvasiven Eingriffen allgemein anerkannt ist, war der mittlere BMI in der OAG der vorliegenden Studie höher als in einer zuvor untersuchten Kohorte hochbetagter, minimalinvasiv operierter Beckenbodenpatientinnen 14 . Aus Tab. 2 geht hervor, dass die Patientinnen der OAG unserer Kohorte zwar häufiger per definitionem adipös waren, unter den adipösen Patientinnen jedoch waren die der YAG häufiger höhergradig (entsprechend WHO-Grad II/III) übergewichtig. Keine der eingeschlossenen Patientin hatte einen BMI unter 20 kg/m ² als bekanntes Indiz für Gebrechlichkeit bei geriatrischen Patienten, assoziiert mit postoperativer Morbidität durch Wundinfektionen und Stürze 36 .

Unterschiedliche Parität zwischen den Altersgruppen unserer Untersuchung reflektiert den Anteil an Kinderwunschpatientinnen mit robotisch assistierten Eingriffen bei Myomen und Endometriose in der YAG.

Offene abdominale Eingriffe in der Vorgeschichte prädisponieren bei erneuten Eingriffen zu begleitender Adhäsiolyse, längeren OP-Zeiten, Konversionen und intraoperativen Komplikationen 16 35 . In unserer Studie wurden bezüglich vorangegangener offener abdominaler Operationen keine Unterschiede zwischen den Altersgruppen gefunden, wenn auch die Raten mit 58,7% und 53,1% im Vergleich zur Literatur in unserer Arbeit höher lagen. Zusätzliche Faktoren wie das Auftreten von Beckeninfektionen über die Lebensspanne könnten zur höheren Rate an begleitender Adhäsiolyse bei älteren Patientinnen (Gruppe 1) geführt haben. Andere Studien trennen nicht zwischen vorangegangenen minimalinvasiven und offenen abdominalen Eingriffen. Gitas et al. 37 beobachteten eine Rate von 57% anamnestischen Voroperationen in einer Kohorte von n = 42 robotisch assistierten Hysterektomien, trennten aber nicht zwischen offen oder minimalinvasiv, was die Vergleichbarkeit mit unseren Ergebnissen nach gynäkologischer Beckenchirurgie an n = 242 Patientinnen erschwert. Die hohen Raten offener Voroperationen in unserer Kohorte könnten durch die lokale Besonderheit der verzögerten Einführung minimalinvasiver gynäkologischer, urologischer und viszeralchirurgischer Techniken in der geografischen Region von Westthüringen verursacht worden sein.

Komorbidität und perioperativer Verlauf

Alter stellt einen unabhängigen Risikofaktor für chirurgische Komplikationen dar 38 . Dennoch sollten weniger als das numerische Alter vielmehr Gesundheit und biologische Fitness eines älteren Menschen zur Entscheidung über eine operative Therapie oder den chirurgischen Zugangsweg bei benignen oder onkologischen Entitäten beitragen. Geriatrische Scores wie CCI 39 und CIRS-G 40 41 sind valide, anerkannte Instrumente für eine standardisierte Erhebung von Komorbidität älterer Patienten. Beide Indizes sollten als zuverlässige Instrumente für weitere Untersuchungen zum Einfluss von Komorbidität älterer Patientinnen auf (chirurgische) Behandlungsergebnisse im Bereich der klinischen Gesundheitsversorgung eingesetzt werden 42 . Obwohl in der aktuellen wissenschaftlichen Literatur 7 Publikationen zu RAS bei Endometriumkarzinom im Alter 22 23 24 25 26 27 28 und 2 Studien zu benignen sowie onkologischen gynäkologischen Entitäten und RAS im Alter vorliegen 21 35 , wurde nur in 1 Arbeit der CCI als einziger validierter Score für die Erfassung präoperativer Komorbidität erhoben 22 . Guy et al. berechneten einen CCI von 2,6 in einer RAS-Kohorte von über 65-jährigen Patientinnen mit Endometriumkarzinom, identisch zum CCI unserer Studie. Im Altersgruppenvergleich unserer Studie waren alle präoperativen Komorbiditäts-Scores (CIRS-G, CCI, ASA-Klasse II/III) in der OAG erhöht. CIRS-G-Werte lagen in Studien an geriatrischen Patienten in Abhängigkeit von Einschlusskriterien bei 19,7 36 , 5,5 43 , 2,4 44 oder 4,1 14 . CIRS-G lag niedriger bei Untersuchungen zu Elektivchirurgie 44 . Unsere Werte von 10 vs. 5,4 in der älteren vs. jüngeren Altersgruppe zeigen eine hohe präoperative Komorbiditätsbelastung unserer älteren Patientinnen an, auch im Vergleich mit Studien zu Elektivchirurgie 14 44 . Dies reflektiert die Philosophie unseres Zentrums, den robotischen Zugang bei Patientinnen mit erhöhter Komplexität der Grund- und Begleiterkrankung im Vergleich zur weniger kostenintensiven Laparoskopie zu nutzen.

Chirurgische Komplikationen wurden in vorliegender Studie nach Clavien-Dindo klassifiziert 32 33 34 . In Studien zu chirurgischen Fragestellungen ist die Komplikationsanalyse ein zentrales Element bei der patientenzentrierten Bewertung der chirurgischen Qualität. Unsere Arbeitsgruppe verwendet in Untersuchungen zu Operationsmethoden die Klassifikation chirurgischer Komplikationen nach Clavien und Dindo (CD), da diese eine chirurgische Komplikation als „jedwede Abweichung vom idealen postoperativen Verlauf, welche nicht der Operation inhärent ist und nicht als ein Therapieversagen der Operation („failure to cure“) ausgelegt werden kann“ definiert 33 . Danach bestimmt die Notwendigkeit für eine Therapie den Grad (I–V) einer Komplikation 32 . Dieses Klassifikationssystem wurde hinsichtlich potenzieller Limitationen, z. B. unterschiedlicher medizinischer Standards, an 6336 Patienten evaluiert. Die Autoren fanden mit Auswirkungen auf das Evaluationsintervall eine starke Korrelation zwischen Hospitalisierungsdauer und Komplikationsklassifikation Grad I–V (p < 0,0001, Spearman’s Rangkorrelationstest) 32 . Weder die postoperative Gesamtmorbidität noch die Häufigkeit leichter (minor) oder schwerer (major) chirurgischer Komplikationen unterschieden sich in den von uns untersuchten Altersgruppen. Die Anwendung standardisierter validierter Klassifikationen und Indizes ermöglicht die Vergleichbarkeit von Untersuchungsergebnissen zwischen Zentren und den wissenschaftlichen Diskurs. Andere Autoren berichten über höhere Komplikationsraten nach chirurgischen Eingriffen bei hochbetagten Patientinnen 14 25 . Zeng et al. verglichen 3 Altersgruppen nach RAS (< 70; 70–80; > 80 Jahre) und fanden nur bei über 80-Jährigen eine höhere Rate an schweren Komplikationen (CD III/IV) 25 . In der kleinen Subkohorte der über 80-Jährigen fanden wir in unserer Untersuchung keine schweren Komplikationen. Die von uns gezeigten niedrigen Komplikationsraten nach RAS erlaubten keine binäre oder multivariate Regressionsanalyse zur Untersuchung von Ursache-Effekt-Beziehung hinsichtlich der Parameter OP-Dauer, BMI, begleitender Adhäsiolyse und den präoperativen Komorbiditäts-Scores. Prospektive Untersuchungen an größeren Kohorten wären erforderlich, um Korrelationen zwischen Komorbiditäts-Scores und standardisiert erhobenen chirurgischen Komplikationen zu erkennen, und eine präoperative Risikovorhersage zum Einsatz eines Operationsroboters im hohen Lebensalter zu ermöglichen. Auch für die präoperative Aufklärung wäre dies von Wert.

Als Hauptergebnis unserer Untersuchung konnte beobachtet werden, dass sich 65-jährige oder ältere Patientinnen, obwohl mit höherer präoperativer Komorbidität belastet, sicher einem robotisch assistierten gynäkologischen Beckeneingriff unterziehen konnten. Die perioperativen Verlaufsparameter und chirurgische Komplikationen unterschieden sich dabei nicht von der jüngeren Vergleichsgruppe.

Die Erwägung des Robotereinsatzes in der gynäkologischen Chirurgie mit großem Spektrum benigner und onkologischer Indikationen bei älteren Patientinnen erfordert ein sorgfältiges präoperatives Assessment und eine umfassende Patientenaufklärung. Die interdisziplinäre Kooperation zwischen Fachgebieten wie Anästhesie, Geriatrie und Innere Medizin mit dem operierenden Fach ist im Sinne der Patientensicherheit und eines optimalen Operationsergebnisses anzustreben.

Stärken und Limitationen

Die Stärke dieser Untersuchung besteht in der wissenschaftlichen Anwendung valider standardisierter Komorbiditäts-Scores (CCI, CIRS-G, ASA) und der systematischen Klassifikation chirurgischer Komplikationen nach dem CD-System. Dies ermöglicht eine Vergleichbarkeit mit Ergebnissen anderer Arbeitsgruppen zu RAS im hohen Lebensalter. Nach unserem Wissensstand liegt hiermit die erste Studie vor, die diese Instrumente einsetzt und damit die Frage untersucht, ob gynäkologische robotisch assistierte Beckenchirurgie sicher in einer Population älterer Patientinnen durchgeführt werden kann.

Limitationen der Studie umfassen den Bias der Retrospektivität, wie fehlende Informationen aus den Krankenunterlagen, z. B. für ASA, oder fehlende standardisierte Kriterien für die Roboternutzung vs. Laparoskopie. In den meisten klinischen Situationen umschreibt der Begriff „komplex“ schwierige Begleitumstände wie Adipositas, offen abdominale Voroperationen, große Befunde oder eine schwierige topografische Anatomie, auch die „komplexe“ Natur eines nahtintensiven (z. B. Sakropexie) oder onkologischen Eingriffes (z. B. bei systematischer Lymphonodektomie) ist hier gemeint. In einem prospektiven Design können Einschlusskriterien präziser definiert werden.

Eine weitere Limitation bezieht sich auf die kleine Subgruppe der onkologischen Patientinnen ≥ 65 Jahre, in deren Kontext die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit an einer größeren Kohorte überprüft werden sollten.

Schlussfolgerungen

Die Daten dieser Untersuchung zeigen, dass Alter kein Ausschlusskriterium für robotisch assistierte gynäkologische Chirurgie ist. Trotz höherer Komorbidität, höherer Adipositasraten und häufigerer begleitender Adhäsiolyse war robotisch assistierte gynäkologische Chirurgie mit einem breiten Spektrum komplexer benigner und onkologischer Indikationen in der Altersgruppe der über 65-Jährigen sicher und ohne erhöhte postoperative Morbidität durchführbar. Es konnten keine Unterschiede im perioperativen Verlauf zwischen den untersuchten Altersgruppen festgestellt werden. Die Ergebnisse dieser Studie können in komplexen Aufklärungssituationen zur Entscheidungsfindung über den chirurgischen Zugangsweg vor gynäkologischen Beckeneingriffen benigner und onkologischer Indikationen beitragen.

Contributorsʼ Statement

A. R. Mothes: Protokoll-/Projektentwicklung, Datenerhebung und -management, Patientenrekrutierung, Chirurgie, Manuskripterstellung und -überarbeitung. A. Kather: Datenanalyse und statistische Interpretation der Daten, Manuskriptüberarbeitung. I. Cepraga: Datenerhebung und -management, assistierende Chirurgie. A. Esber: Datenerhebung und -management, assistierende Chirurgie. A. Kwetkat: Protokoll-/Projektentwicklung, Ideen, Manuskriptüberarbeitung. I. B. Runnebaum: Projektentwicklung, Patientenrekrutierung, Chirurgie, Manuskriptüberarbeitung.

[LI_LiteratureBookmark_1] 1.Zimmermann JSM, Radosa JC, Radosa MP et al. Survey of current practices and opinions of German Society of Gynecologic Endoscopy members regarding the treatment of ovarian neoplasia by robotic surgery. Arch Gynecol Obstet. 2021;303:1305–1313. doi: 10.1007/s00404-020-05876-w. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_2] 2.Persson J, Salehi S, Bollino M et al. Pelvic Sentinel lymph node detection in High-Risk Endometrial Cancer (SHREC-trial): the final step towards a paradigm shift in surgical staging. Eur J Cancer. 2019;116:77–85. doi: 10.1016/j.ejca.2019.04.025. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_3] 3.Kimmig R, Aktas B, Buderath P et al. Intraoperative navigation in robotically assisted compartmental surgery of uterine cancer by visualisation of embryologically derived lymphatic networks with indocyanine-green (ICG) J Surg Oncol. 2016;113:554–559. doi: 10.1002/jso.24174. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_4] 4.Schachar JS, Matthews CA. Robotic-assisted repair of pelvic organ prolapse: a scoping review of the literature. Transl Androl Urol. 2020;9:959–970. doi: 10.21037/tau.2019.10.02. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_5] 5.Scandola M, Grespan L, Vicentini M et al. Robot-assisted laparoscopic hysterectomy vs traditional laparoscopic hysterectomy: five metaanalyses. J Minim Invasive Gynecol. 2011;18:705–715. doi: 10.1016/j.jmig.2011.08.008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_6] 6.Boggess JF, Gehrig PA, Cantrell L et al. Perioperative outcomes of robotically assisted hysterectomy for benign cases with complex pathology. Obstet Gynecol. 2009;114:585–593. doi: 10.1097/AOG.0b013e3181b47030. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_7] 7.Fitch K, Huh W, Bochner A. Open vs. minimally invasive hysterectomy: commercially insured costs and readmissions. Manag Care. 2016;25:40–47. [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_8] 8.Lim PC, Crane JT, English EJ et al. Multicenter analysis comparing robotic, open, laparoscopic, and vaginal hysterectomies performed by high-volume surgeons for benign indications. Int J Gynecol Obstet. 2016;133:359–364. doi: 10.1016/j.ijgo.2015.11.010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_9] 9.Mäenpää M, Nieminen K, Tomás E et al. Implementing robotic surgery to gynecologic oncology: the first 300 operations performed at a tertiary hospital. Acta Obstet Gynecol Scand. 2015;94:482–488. doi: 10.1111/aogs.12620. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_10] 10.Brunes M, Forsgren C, Warnqvist A et al. Assessment of surgeon and hospital volume for robot-assisted and laparoscopic benign hysterectomy in Sweden. Acta Obstet Gynecol Scand. 2021;100:1730–1739. doi: 10.1111/aogs.14166. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_11] 11.Moawad G, Tyan P, Vargas V et al. Predictors of overnight admission after minimally invasive hysterectomy in the expert setting. J Minim Invasive Gynecol. 2019;26:122–128. doi: 10.1016/j.jmig.2018.04.019. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_12] 12.Partridge JSL, Harari D, Dhesi JK. Frailty in the older surgical patient: a review. Age Ageing. 2012;41:142–147. doi: 10.1093/ageing/afr182. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_13] 13.Turrentine FE, Wang H, Simpson VB et al. Surgical risk factors, morbidity, and mortality in elderly patients. J Am Coll Surg. 2006;203:865–877. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2006.08.026. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_14] 14.Mothes AR, Lehmann T, Kwetkat A et al. Gynaecological Prolapse Surgery in Very Old Female Patients: A Case-Control Study on Co-Morbidity and Surgical Complications. Geburtshilfe Frauenheilkd. 2016;76:869–874. doi: 10.1055/s-0042-109868. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_15] 15.Fan CJ, Chien HL, Weiss MJ et al. Minimally invasive versus open surgery in the Medicare population: a comparison of postoperative and economic outcomes. Surg Endosc. 2018;32:3874–3880. doi: 10.1007/s00464-018-6126-z. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_16] 16.Yuk JS, Cho H, Kim MH et al. Incidence of bowel injury during gynecologic surgery for benign indications: A nationwide cross-sectional study of cases from 2009 to 2018. Int J Gynaecol Obstet. 2022;158:338–345. doi: 10.1002/ijgo.14021. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_17] 17.Son IT, Kim JY, Kim MJ et al. Clinical and oncologic outcomes of laparoscopic versus open surgery in elderly patients with colorectal cancer: a retrospective multicenter study. Int J Clin Oncol. 2021;26:2237–2245. doi: 10.1007/s10147-021-02009-4. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_18] 18.Moug SJ, McCarthy K, Coode-Bate J et al. Laparoscopic versus open surgery for colorectal cancer in the older person: A systematic review. Ann Med Surg (Lond) 2015;4:311–318. doi: 10.1016/j.amsu.2015.08.002. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_19] 19.Bàllesta López C, Cid JA, Poves I et al. Laparoscopic surgery in the elderly patient. Surg Endosc. 2003;17:333–337. doi: 10.1007/s00464-002-9056-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_20] 20.Heise D, Bednarsch J, Kroh A et al. Operative Time, Age, and Serum Albumin Predict Surgical Morbidity After Laparoscopic Liver Surgery. Surg Innov. 2021;28:714–722. doi: 10.1177/1553350621991223. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_21] 21.Aloisi A, Tseng J, Kuhn T et al. Robotic Surgery in the Frail Elderly: Analysis of Perioperative Outcomes. Ann Surg Oncol. 2020;27:3772–3780. doi: 10.1245/s10434-020-08475-w. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_22] 22.Guy MS, Sheeder J, Behbakht K et al. Comparative outcomes in older and younger women undergoing laparotomy or robotic surgical staging for endometrial cancer. Am J Obstet Gynecol. 2016;214:3500–3.5E12. doi: 10.1016/j.ajog.2015.09.085. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_23] 23.Lavoue V, Zeng X, Lau S et al. Impact of robotics on the outcome of elderly patients with endometrial cancer. Gynecol Oncol. 2014;133:556–562. doi: 10.1016/j.ygyno.2014.03.572. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_24] 24.Vaknin Z, Perri T, Lau S et al. Outcome and quality of life in a prospective cohort of the first 100 robotic surgeries for endometrial cancer, with focus on elderly patients. Int J Gynecol Cancer. 2010;20:1367–1373. doi: 10.1111/IGC.0b013e3181f2950a. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_25] 25.Zeng XZ, Lavoue V, Lau S et al. Outcome of robotic surgery for endometrial cancer as a function of patient age. Int J Gynecol Cancer. 2015;25:637–644. doi: 10.1097/IGC.0000000000000411. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_26] 26.Zakhari A, Czuzoj-Shulman N, Spence AR et al. Hysterectomy for uterine cancer in the elderly: a comparison between laparoscopic and robot-assisted techniques. Int J Gynecol Cancer. 2016;26:1222–1227. doi: 10.1097/IGC.0000000000000764. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_27] 27.Bourgin C, Lambaudie E, Houvenaeghel G et al. Impact of age on surgical staging and approaches (laparotomy, laparoscopy and robotic surgery) in endometrial cancer management. Eur J Surg Oncol. 2017;43:703–709. doi: 10.1016/j.ejso.2016.10.022. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_28] 28.Backes FJ, ElNaggar AC, Farrell MR et al. Perioperative outcomes for laparotomy compared to robotic surgical staging of endometrial cancer in the elderly: a retrospective cohort. Int J Gynecol Cancer. 2016;26:1717–1721. doi: 10.1097/IGC.0000000000000822. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_29] 29.Leyh-Bannurah SR, Wagner C, Schuette A et al. Feasibility of robot-assisted radical prostatectomy in men at senior age ≥ 75 years: perioperative, functional, and oncological outcomes of a high-volume center. Aging Male. 2022;25:8–16. doi: 10.1080/13685538.2021.2018417. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_30] 30.Sancı A, Özkaya MF, Oguz ES et al. Perioperative adverse events and functional outcomes following open and robot-assisted prostatectomy in patients over age 70. Int J Clin Pract. 2021;75:e14754. doi: 10.1111/ijcp.14754. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_31] 31.Garbarino GM, Costa G, Frezza B et al. Robotic versus open oncological gastric surgery in the elderly: a propensity score-matched analysis. J Robot Surg. 2021;15:741–749. doi: 10.1007/s11701-020-01168-2. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_32] 32.Dindo D, Demartines N, Clavien PA. Classification of surgical complications: a new proposal with evaluation in a cohort of 6336 patients and results of a survey. Ann Surg. 2004;240:205–213. doi: 10.1097/01.sla.0000133083.54934.ae. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_33] 33.Dindo D, Clavien PA. What is a Surgical Complication? World J Surg. 2008;32:939–941. doi: 10.1007/s00268-008-9584-y. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_34] 34.Dindo D, Clavien PA. Interest in morbidity scores and classification in general surgery. Cir Esp. 2009;86:269–271. doi: 10.1016/j.ciresp.2009.07.004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_35] 35.Aloisi A, Tseng JH, Sandadi S et al. Is Robotic-Assisted Surgery Safe in the Elderly Population? An Analysis of Gynecologic Procedures in Patients ≥ 65 Years Old. Ann Surg Oncol. 2019;26:244–251. doi: 10.1245/s10434-018-6997-1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_36] 36.Drevet S, Bioteau C, Maziere S et al. Prevalence of protein-energy malnutrition in hospital patients over 75 years of age admitted for hip fracture. Orthop Traumatol Surg Res. 2014;100:669–674. doi: 10.1016/j.otsr.2014.05.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_37] 37.Gitas G, Alkatout I, Proppe L et al. Long-term satisfaction of patients after laparoscopic and robotic-assisted hysterectomy. Arch Gynecol Obstet. 2022;305:1481–1490. doi: 10.1007/s00404-021-06360-9. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_38] 38.Malani PN. Functional status assessment in the preoperative evaluation of older adults. JAMA. 2009;302:1582–1583. doi: 10.1001/jama.2009.1453. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_39] 39.Charlson ME, Pompei P, Ales KL et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40:373–383. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_40] 40.Parmelee PA, Thuras PD, Katz IR et al. Validation of the Cumulative Illness Rating Scale in a geriatric residential population. J Am Geriatr Soc. 1995;43:130–137. doi: 10.1111/j.1532-5415.1995.tb06377.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_41] 41.Miller MD, Paradis CF, Houck PR et al. Rating chronic medical illness burden in geropsychiatric practice and research: application of the Cumulative Illness Rating Scale. Psychiatry Res. 1992;41:237–248. doi: 10.1016/0165-1781(92)90005-n. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_42] 42.de Groot V, Beckerman H, Lankhorst GJ et al. How to measure comorbidity: a critical review of available methods. J Clin Epidemiol. 2003;56:221–229. doi: 10.1016/s0895-4356(02)00585-1. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_43] 43.Wedding U, Roehrig B, Klippstein A et al. Comorbidity in patients with cancer: prevalence and severity measured by cumulative illness rating scale. Crit Rev Oncol Hematol. 2007;61:269–276. doi: 10.1016/j.critrevonc.2006.11.001. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_LiteratureBookmark_44] 44.Bo M, Cacello E, Ghiggia F et al. Predictive factors of clinical outcome in older surgical patients. Arch Geronto Geriatr. 2006;44:215–224. doi: 10.1016/j.archger.2006.05.007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[LI_b2a420a040_45] 45.Linn BS, Linn MW, Gurel L. Cumulative illness rating scale. J Am Geriatr Soc. 1968;16:622–626. doi: 10.1111/j.1532-5415.1968.tb02103.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

PERMALINK

Robotic-assisted Gynecological Surgery in Older Patients – a Comparative Cohort Study of Perioperative Outcomes

Robotisch assistierte gynäkologische Chirurgie bei älteren Patientinnen – eine komparative Kohortenstudie zum perioperativen Verlauf

Anke R Mothes

Angela Kather, Dr. rer. nat.

Irina Cepraga

Anke Esber

Anja Kwetkat

Ingo B Runnebaum, Prof. Dr., MBA

Abstract

Abbreviations

Introduction

Patients and Methods

Patient groups and data

Statistical analysis

Results

Table 1 Basic characteristics of the study population; total study population (n = 242), Group 1 (≥ 65 y; n = 63), Group 2 (< 65 y; n = 179).

Table 2 Preoperative comorbidity, total study population (n = 242), Group 1 (≥ 65 y; n = 63), Group 2 (< 65 y; n = 179).

Table 3 Benign and oncological indications for RAS, total study population (n = 242), Group 1 (≥ 65 y; n = 63), Group 2 (< 65 y; n = 179).

Benign indications

Table 4 RAS for benign indications (n = 166): perioperative parameters, Group 1 (≥ 65 y; n = 49), Group 2 (< 65 y; n = 117).

Oncological indications

Table 5 RAS for oncological indications (n = 76): perioperative parameters, Group 1 (≥ 65 y; n = 14), Group 2 (< 65 y; n = 62).

Discussion

Age and basic Characteristics

Comorbidity and perioperative course

Strengths and limitations

Conclusions

Contributorsʼ Statement

Footnotes

References/Literatur

Robotisch assistierte gynäkologische Chirurgie bei älteren Patientinnen – eine komparative Kohortenstudie zum perioperativen Verlauf

Zusammenfassung

Abkürzungen

Einleitung

Patientinnen und Methoden

Kohorte und Daten

Statistische Analyse

Ergebnisse

Tab. 1 Basischarakteristika der Studienpopulation, Gesamtkohorte (n = 242), Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 63), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 179).

Tab. 2 Präoperative Komorbidität, Gesamtkohorte (n = 242), Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 63), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 179).

Tab. 3 Benigne und onkologische Indikationen für RAS, Gesamtkohorte (n = 242), Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 63), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 179).

Benigne Indikationen

Tab. 4 RAS mit benignen Indikationen (n = 166): perioperative Parameter, Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 49), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 117).

Onkologische Indikationen

Tab. 5 RAS mit onkologischen Indikationen (n = 76): perioperative Parameter, Gruppe 1 (≥ 65 J.; n = 14), Gruppe 2 (< 65 J.; n = 62).

Diskussion

Alter und Basischarakteristika

Komorbidität und perioperativer Verlauf

Stärken und Limitationen

Schlussfolgerungen

Contributorsʼ Statement

ACTIONS

PERMALINK

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