Impact of the introduction of a robotic training programme on prostate cancer stage migration at a single tertiary referral centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the trend in robot-assisted radical prostatectomy (RARP) and open retropubic radical prostatectomy (RRP) use over time and to compare preoperative and pathological characteristics of patients treated with RARP or RRP at a single centre. PATIENTS AND METHODS: Between 2006 and 2010, 2511 consecutive patients treated with RP, with or without pelvic lymph node dissection (PLND), for prostate cancer (PCa) at a single tertiary care centre were analysed. Baseline patient characteristics and PCa risk distribution were compared according to treatment type (RRP vs RARP) in the overall population, as well as in three surgeons' initial 50 RARP and three surgeons' initial 50 RRP cases (n = 300). We used a chi-squared trend test to evaluate the differences in treatment type administration over time according to PCa characteristics. Logistic regression analyses focused on the prediction of PLND and adjuvant radiotherapy (RT) use. RESULTS: Overall, 1873 (74.6%) and 638 (25.4%) patients underwent RRP and RARP, respectively. Men treated with RARP were younger (mean age: 62 vs 65 years), less obese (mean BMI: 24.8 vs 26.4 kg/m(2) ), healthier (Charlson comorbidity index = 0: 68.7 vs 53.3%) and more likely to harbour clinical low-risk PCa (51 vs 30%) than their RRP counterparts (all P < 0.001). Similar findings were observed in sub-analyses focusing on six surgeons' 50 initial patients (all P ≤ 0.02). A significant increase in the rate of patients with low-risk PCa treated with RARP vs RRP was reported over time (5 vs 95% and 66 vs 34% in 2006 and 2010, respectively). Conversely, 76% of patients with high risk PCa were still treated with RRP in 2010. Patients treated with RARP were less likely to receive PLND at RP and adjuvant RT (all P ≤ 0.01), even after adjusting for clinical and PCa characteristics. CONCLUSIONS: The introduction of a robotic training programme at a high volume centre led to significant patient selection in terms of clinical and PCa characteristics. When both RRP and RARP facilities are available within the same centre, patients with the most favourable clinical and cancer profile are selected to undergo RARP. Use of RARP negatively influenced the rates and the extent of PLND as well as the use of adjuvant RT after surgery. Thus, baseline patient selection, surgical and treatment biases make any comparisons of RARP with RRP problematic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».