Introducción y objetivos: La duodenopancreatectomía cefálica robótica (DPR) es un procedimiento técnicamente exigente, aunque progresivamente se consolida como una técnica factible y segura, la conversión a laparotomía, especialmente cuando no está planificada (CLNP), continúa siendo un desafío durante las fases iniciales de la curva de aprendizaje. El PD-ROBOSCORE ha sido propuesto como herramienta para estimar la dificultad técnica de la DPR. El objetivo principal de este estudio fue analizar si el PD-ROBOSCORE permite predecir la CLNP en nuestra serie de casos robóticos. Como objetivo secundario, evaluar el impacto de la CLNP sobre la morbimortalidad observadas.

Métodos: Estudio unicéntrico, retrospectivo y analítico. Se incluyeron todos los pacientes sometidos a DPR entre mayo de 2022 y diciembre de 2024. Se registraron variables demográficas, morbilidad significativa Clavien-Dindo > II (CD > II), fístula pancreática clínicamente relevante (POPF-CR) y estancia hospitalaria (EH). Se analizó el grupo que requirió CLNP y su asociación con el PD-ROBOSCORE mediante la prueba de U de Mann-Whitney. También se comparó este score con otras variables clásicamente relacionadas con dificultad quirúrgica, evaluando su capacidad predictiva mediante curvas ROC. Finalmente, se analizó la asociación entre CLNP con morbilidad CD > II y mortalidad mediante prueba de chi-cuadrado.

Resultados: De los 37 pacientes sometidos a DPR robótica, 21 fueron varones. Se completaron 17 procedimientos por laparotomía: 7 de los cuales fueron planificados por motivo de curva de aprendizaje, 10 correspondieron a CLNP, y 20 se realizaron íntegramente por vía robótica. La morbilidad CD > II fue del 32,4%, la tasa de POPF-CR del 22,5% y la EH mediana fue de 13 días. El grupo CLNP presentó puntuaciones significativamente mayores en el PD-ROBOSCORE respecto al grupo que no hubo que convertir (mediana: 9,6 vs. 7,2; p < 0,05). En el análisis ROC, solo el PD-ROBOSCORE mostró capacidad predictiva significativa para CLNP, con una sensibilidad superior al 90% para puntuaciones > 7,95. Variables como sobrepeso, obesidad, conducto pancreático fino, ASA > II o tumores borderline no mostraron valor predictivo significativo por sí solas. No se observaron diferencias significativas en la morbilidad ni en la mortalidad según el tipo de conversión.

Conclusiones: El PD-ROBOSCORE demostró una capacidad predictiva significativa para anticipar conversiones no planificadas durante la duodenopancreatectomía cefálica robótica, superando a otras variables clásicamente asociadas a dificultad quirúrgica. Un valor > 7,95 en este score se asoció con alta sensibilidad para predecir CLNP. No se observaron diferencias significativas en la morbilidad CD > II, ni en la mortalidad tras CLNP. La utilización sistemática del PD-ROBOSCORE podría mejorar la toma de decisiones y optimizar la seguridad en programas de cirugía pancreática robótica en desarrollo.