Cumulative summation graphs are a useful tool for monitoring positive surgical margin rates in robot‐assisted radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
Study Type – Therapy (case series) Level of Evidence 4 What’s known on the subject? and What does the study add? Whilst the technique of robot‐assisted radical prostatectomy has rapidly been adopted by surgeons there is little information on techniques used for quality control when a surgeon is learning this new surgical technique. Cummulative summation graphs have been used in cardiothoracic surgery to monitor complications with good effect and have been shown to be useful in monitoring outcomes from cystectomy. We demonstrate that using the technique of cumulative summation graphs a surgeon can monitor their progress prospectively through a learning curve without having to wait to perform a retrospective analysis. This study demonstrates that margin positive rates in radical prostatectomy can be monitored in real time and adjustments in technique applied to allow a surgeon to continually monitor and improve their surgical results. OBJECTIVE • To explore the usefulness of cumulative summation (CUSUM) graphs for monitoring positive surgical margin (PSM) rates during a surgeon’s transition from open to robot‐assisted radical prostatectomy (RARP). PATIENTS AND METHODS • Data were prospectively collected from patients undergoing RARP by a single surgeon. • Preoperatively all patients were either low or moderate risk under the D’Amico classification system. • A CUSUM graph was charted retrospectively to analyse the PSM rate in patients undergoing RARP for pathological stage T2 (pT2) disease. • Acceptable and unacceptable PSM rates were set at 10% and 15% respectively. RESULTS • From a cohort of 226 patients, 158 patients with pT2 disease were selected. The mean (range) age of these patients was 59.2 (39–73) years, the median (range) Gleason score was 6 (4–9), the mean (range) PSA was 6.43 (0.52–17.5) ng/mL and the mean (range) prostate volume was 44 (18–120) cm 3 . In all, 21 patients had PSMs (13%). • CUSUM graphs were produced and clearly demonstrated the change in PSM rate over time. CONCLUSION • CUSUM graphs are a novel and useful visual representation of the learning curve for surgeons. • PSM rates in patients with pT2 disease are a good outcome to monitor using CUSUM graphs as they are binary and lack the confounding factors associated with other outcomes such as continence and erectile dysfunction. • We advocate the use of CUSUM graphs as a method of quality assurance with the introduction of a robotics programme.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».