Comparison of open and robotic-assisted prostatectomy: The University of British Columbia experience
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We assessed outcomes and costs of open prostatectomy (OP) versus robotic-assisted prostatectomy (RAP) at a single tertiary care university hospital. METHODS: We retrospectively analyzed 200 consecutive OP by 1 experienced open surgeon (MG) and 200 consecutive RAP by an experienced open surgeon (SLG), after allowing for a short learning curve of 70 cases. RESULTS: The 2 groups had similar demographics, including mean age (64.7 vs. 64.2) and mean body mass index (27.2 vs. 27.2). The OP group had a higher proportion of higher risk cancers compared to the RAP group (32.5% vs. 8.5%). Mean skin-to-skin operative room time was less for the OP (114.2 vs. 234.1 minutes). Transfusion rates were similar at 1.5% with OP compared to 3.5% with RAP. The mean length of stay was 1.78 days for OP compared to 1.76 days for RAP, for the last 100 patients in each group. The OP group had more high-grade disease in the prostatectomy specimen, with Gleason ≥8 in 23.5% compared to 3.5% in the RAP group. Positive surgical margin rates were comparable at 31% for OP and 24.6% for RAP, and remained similar after stratification for pT2 and pT3 disease. The grade I and II perioperative complication rate (Clavien-Dindo classification) was lower in the OP group (8.5% vs. 20%). Postoperative stress urinary incontinence rates (4.8% for OP and 4.6% for RAP) and biochemical-free status (91.8% for OP and 96% for RAP) did not differ at 12 months post-surgery. The additional cost of RAP was calculated as $5629 per case. The main limitations of this study are its retrospective nature and lack of validated questionnaires for evaluation of postoperative functional outcomes. CONCLUSION: While hospital length of stay, transfusion rates, positive surgical margin rates and postoperative urinary incontinence were similar, OP had a shorter operative time and a lower cost compared to the very early experience of RAP. Future parallel prospective analysis will address the impact of the learning curve on these outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».