Systematic review of the use of pre-operative simulation and navigation for hepatectomy: current status and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Pre-operative simulation using three-dimensional (3D) reconstructions have been suggested to enhance surgical planning of hepatectomy. Evidence on its benefits for hepatectomy patients remains limited. This systematic review examined the use and impact of pre-operative simulation and intraoperative navigation on hepatectomy outcomes. A systematical searched electronic databases for studies reporting on the use and results of simulation and navigation for hepatectomy was performed. The primary outcome was change in operative plan based on simulation. Secondary outcomes included operating time (min), estimated blood loss, surgical margins, 30-day postoperative morbidity and mortality, and study-specific outcomes. From 222 citations, we included 11 studies including 497 patients. All were observational cohort studies. No study compared hepatectomy with and without simulation. All studies performed 3D reconstruction and segmentation, most commonly with volumetrics measurements. In six studies reporting intraoperative navigation, five relied on ultrasound, and one on a resection map. Of two studies reporting on it, the resection line was changed intraoperatively in one third of patients, based on simulation. Virtually predicted liver volumes (Pearson correlation r = 0.917 to 0.995) and surgical margins (r = 0.84 to 0.967) correlated highly with actual ones in eight studies. Heterogeneity of the included studies precluded meta-analysis. Pre-operative simulation seems accurate in measuring volumetrics and surgical margins. Current studies lack intraoperative transposition of simulation for direct navigation. Simulation appears useful planning of hepatectomies, but further work is warranted focusing on the development of improved tools and appraisal of their clinical impact compared to traditional resection.
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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 | 0,016 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».