Initial experience with robotic-assisted laparoscopic radical prostatectomy in the Canadian health care system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic-assisted laparoscopic radical prostatectomy (RALRP) has gained popularity in the United States due to claims of its superior 3-dimensional magnified vision and improved manual dexterity for surgeons that shorten the learning curve and facilitate the transition from standard open radical prostatectomy to laparoscopic prostatectomy as a minimally invasive procedure. The Canadian health care system, however, faces unique challenges when dealing with the introduction of new technologies. We report the initial experience with the use of the da Vinci robot for RALRP at the University of Western Ontario. METHODS: We retrospectively reviewed the records of the initial 30 cases of RALRP with a minimum of 6 months follow-up. Data included the surgical times of various operative segments from cases 1-15 and 16-30, perioperative complications, early oncology and early functional results. RESULTS: The lack of dedicated resources initially led to sporadic and infrequent cases. Nevertheless, there was improvement in surgical proficiency with significant difference in operative times between cases 1-15 and 16-30. Perioperative complications, though significant, were commensurate with reported early experiences from other centres worldwide, which reflects the learning curve with RALRP. CONCLUSION: Initiating a new surgical program that involves significant capital and maintenance costs, such as an RALRP program, within the Canadian health care system poses unique challenges for the surgical team. Nevertheless, our initial experience has encouraged us to proceed with the next phase of evaluation for the urological and oncological application of the technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».