Extended pelvic lymph node dissection at the time of robot-assisted radical prostatectomy: impact of surgical volume on efficacy and complications in a single-surgeon series.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We assessed the impact of surgical volume on perioperative outcomes and complications of robotic extended pelvic lymph node dissection (ePLND). METHODS: From November 2008 to October 2012, a total of 233 consecutive patients with intermediate- or high-risk clinically localized prostate cancer underwent robot-assisted radical prostatectomy (RARP) and ePLND by a single, experienced open and laparoscopic surgeon. Data were prospectively collected. Complications were classified according to the Modified Clavien System. Complications potentially related to ePLND were documented. The minimum follow-up was 3 months. To evaluate the impact of surgical volume on the results, 4 patient subgroups (subgroup 1: cases 1-59; 2: 60-117; 3: 118-175; 4: 176-233) were compared using the Chi-squared and Kruskal-Wallis tests. RESULTS: The mean (range) operative time for ePLND was 79 minutes (range: 48-144), with a steady performance over time (p = 0.784). The count of resected lymph nodes plateaued after 60 procedures (mean [range]: 13 [range: 6-32], 15 [range: 7-34], 17 [range: 8-41], 16 [range: 8-42] in Groups 1 to 4, respectively, p = 0.001). Tumour lymph node involvement was 12% in Groups 1 and 2, 7% in Group 3 and 9% in Group 4 (p = 0.075). Overall, 115 complications were reported in 98/233 patients (42%), with a significant decrease after 175 cases (p = 0.028). In Group 4, 3 patients reported an ePLND-related bleeding requiring open revision. Lymphoceles were detected in 10/233 patients (4.2%) and 1 patient (1.7%) in each of the Groups 2 to 4 required a percutaneous drainage. CONCLUSIONS: A surgeon with extensive experience is expected to achieve a safe learning curve for ePLND during RARP. A learning curve of 60 cases is suggested for optimal lymph node yield.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».