Impact of body mass index on perioperative outcomes during the learning curve for robot assisted radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies of robotic-assisted radical prostatectomy (RARP) have suggested that obesity is a risk factor for worse perioperative outcomes. We evaluated whether body mass index (BMI) adversely affected perioperative outcomes. METHODS: A prospective database of 153 RARP (single surgeon) was analyzed. Obesity was defined as BMI >/= 30 kg/m(2); normal BMI < 25 kg/m(2); and overweight as 25 to 30 kg/m(2). Two separate analyses were performed: the first 50 cases (the initial learning curve) and the entire cohort of 153 RARP. RESULTS: In the initial cohort of 50 cases (14 obese patients), there was no statistically significant difference with regards to operative times, port-placement times and estimated blood loss (EBL). Length of stay (LOS) was longer in the obese group (4.3 vs. 2.9 days); BMI remained an independent predictor of increased LOS on multivariate linear regression analysis (p = 0.002). There was no statistically significant difference in the postoperative outcomes of leak rates, margin rates and incisional herniae. In the entire cohort, when comparing obese patients to those with a normal BMI, there was no statistically significant difference in operative times, EBL, LOS, or immediate postoperative outcomes. However, on multivariate linear regression analysis, BMI was an independent predictor of increased operative time (p = 0.007). CONCLUSION: Obese patients do not have an increased risk of blood loss, positive margins or the postoperative complications of incisional hernia and leak during the learning curve. They do, however, have slightly longer operative times; we also noted an increased LOS in our first 50 cases.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».