Minimally invasive parathyroidectomy under local anesthesia: patient satisfaction and overall outcome.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare minimally invasive parathyroidectomy (MIP) under local anesthesia (MIPULA) to minimally invasive parathyroidectomy performed under general anesthesia (MIPUGA) in terms of postoperative pain, postanesthetic side effects, patient satisfaction, and overall outcome. DESIGN: Prospective comparative cohort study. METHODS: Consecutive consenting patients presenting to a single surgeon's practice were enrolled into MIPULA or MIPUGA groups if inclusion criteria were satisfied. A standard anesthesia and surgical protocol was followed for all included patients. Subjective outcome measurements (pain, overall satisfaction, and other variables) were achieved through questionnaires. Objective outcomes were also measured. RESULTS: Seventy-four patients were enrolled: 58 in the MIPULA group and 16 in the MIPUGA group. Operative time and hospital stay were significantly shorter in the MIPULA group. Subjectively, the MIPULA group was significantly more ready for discharge versus the MIPUGA group. No significant difference in overall satisfaction between groups was noted. Biochemical cure and conversion (MIPULA to general anesthesia open exploration) rates for our cohort were 100% and 4%, respectively. CONCLUSIONS: MIPULA confers significantly shorter operative time and hospital stay with no significant difference in subjective postoperative pain, patient satisfaction, overall outcome, or cure rate when compared to MIPUGA. Provided that appropriate preoperative localization and surgical experience are present, MIPULA can be offered to patients as a safe and reasonable alternative to MIPUGA.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».