Population-based trend analysis of 2813 patients undergoing laparoscopic sigmoid resection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of laparoscopic sigmoid resection for diverticular disease has become increasingly popular. The objective of this trend analysis was to assess whether clinical outcomes following laparoscopic sigmoid resection for diverticular disease have improved over the past 10 years. METHODS: The analysis was based on the prospective database of the Swiss Association of Laparoscopic and Thoracoscopic Surgery. Some 2813 patients undergoing elective laparoscopic sigmoid resection for diverticular disease from 1995 to 2006 were included. Unadjusted and risk-adjusted analyses were performed. RESULTS: Over time, there was a significant reduction in the conversion rate (from 27.3 to 8.6 per cent; P(trend) < 0.001), local postoperative complication rate (23.6 to 6.2 per cent; P(trend) = 0.004), general postoperative complication rate (14.6 to 4.9 per cent; P(trend) = 0.024) and reoperation rate (5.5 to 0.6 per cent; P(trend) = 0.015). Postoperative median length of hospital stay significantly decreased from 11 to 7 days (P(trend) < 0.001). CONCLUSION: This first trend analysis in the literature of clinical outcomes after laparoscopic sigmoid resection, based on almost 3000 patients, has provided compelling evidence that rates of postoperative complications, conversion and reoperation, and length of hospital stay have decreased significantly over the past 10 years.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».