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Enregistrement W2570279348 · doi:10.14740/wjnu286w

Comparative Analysis of Robotic-Assisted Partial Nephrectomy Versus Open Partial Nephrectomy During the Initial Robotic Learning Curve: Does the End Justify the Means?

2016· article· en· W2570279348 sur OpenAlexvenueno aff
Ragheed Saoud, Albert El Hajj, Mohammed Shahait, Muhammad Bulbul, Rami Nasr, Wassim Wazzan, Mark A. Khauli, Rana Abu Dargham, Aline Yacoubian, Raja B. Khauli

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Nephrology and Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyRenal functionPerioperativeBlood lossUrologySurgeryRobotic surgeryKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Several studies have alluded to a detrimental impact of the surgeon’s “learning curve” on outcomes of minimally invasive surgery. In this study, we evaluated the outcomes of robotic-assisted partial nephrectomy (RAPN) versus open partial nephrectomy (OPN) for kidney tumors, during the introduction of Robotic Urologic Oncology at our institution. Methods: A retrospective review of all consecutive partial nephrectomies (PN), RAPN and OPN, performed at the American University of Beirut Medical Center since the inception of the robotic program in July 2013 until July 2015. Thirty-four consecutive patients underwent PNs, 19 OPN and 15 RAPN. Preoperative variables (patient characteristics, tumor size, and RENAL score) and perioperative renal functional/patient outcomes (% change in glomerular filtration rate (GFR), ischemia time, blood loss, need for blood transfusions, total operating time, and length of hospital stay) were compared using SPSS. Results: Preoperative variables, including the size and RENAL score of the tumor were analyzed. The difference in the median size of the tumor between OPN and RAPN was not statistically significant (4.5 ± 2.7 cm vs. 3.6 ± 1.7 cm, respectively, P = 0.25). RENAL score was significantly higher for OPN compared to RAPN (7.3 ± 2.3 vs. 4.9 ± 1.5, respectively, P < 0.05). Mean operative time was significantly shorter for OPN vs. RAPN (178 ± 52 min vs. 296 ± 86 min, respectively, P < 0.05). Cold ischemia time was 24 ± 3 min in OPN, and warm ischemia time was 17.5 ± 2 min for RAPN; 10 out of the total 15 robotic cases were performed with a warm ischemia time of < 20 min. Intraoperative blood loss was comparable for both approaches (225 ± 132 mL in OPN vs. 243 ± 192 mL in RAPN), and there was no need for blood transfusions in either group. Hospital stay was significantly longer for OPN vs. RAPN (6 ± 1.6 days vs. 4 ± 0.9 days, respectively, P = 0.01). The change in GFR was comparable among both procedures (OPN = -9% vs. RAPN = -7%); pathological margin status was also comparable among both procedures, with 1/19 (5%) positive focal margins in OPN vs. 0/14 in RAPN. None of the robotic procedures required conversion to the laparoscopic or open approach. Conclusions: RAPN is currently an established approach for the treatment of kidney tumors with the advantages of decreased crude ischemia time and a shorter hospital stay, with comparable intraoperative blood loss and risk of GFR reduction. Our data show that tumor characteristics were not equivalent, with higher RENAL scores noted in patients allocated to OPN vs. RAPN, thus limiting a fair comparison of outcomes. However, the data confirm that with proper selection of patients for RAPN, outcomes were equivalent to OPN and were not jeopardized during the initial robotic learning curve. Larger prospective studies are needed to validate our results. World J Nephrol Urol. 2016;5(4):79-82 doi: https://doi.org/10.14740/wjnu286w

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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