Perioperative outcomes for laparoscopic radical nephrectomies performed on ≥ 10 cm tumors.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The role of laparoscopic radical nephrectomy (LRN) in the management of very large renal masses has yet to be determined. Moreover, no studies have considered the total size of the specimen removed. We report our experience managing renal masses ≥ 10 cm with transperitoneal LRN. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed cases of LRN performed in the context of renal masses from 2006 to 2012 at our institution. LRNs were divided into two groups; tumors 10 cm or larger (n = 24) and tumors smaller than 10 cm (n = 124). Patient demographics, tumor characteristics, operative and perioperative outcomes were compared. Complication rate was assessed in relation to tumor and specimen size. RESULTS: Mean pathologic tumor size was 11.8 cm (range 10.0 cm-17.0 cm) and 5.8 cm (range 2.1 cm-9.5 cm) for tumors ≥ 10 cm and < 10 cm, respectively. No difference was found in demographic characteristics, operative and perioperative outcomes (estimated blood loss, rate of conversion to open radical nephrectomy, length of postoperative stay and complication rate), between both groups, except higher surgical time in the ≥ 10 cm group (171 min versus 143 min, respectively, p = 0.005). There was no difference in tumor and total specimen size between patients with and without complications. Due to its retrospective nature, the major limitation of this study is missing data regarding specimen size. CONCLUSION: LRN can be performed safely with acceptable operative and perioperative outcomes by experienced laparoscopists for very large renal masses (≥ 10 cm). Complication rates were unrelated to tumor and total specimen size.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».