Single Versus Multi-Incisional Video-Assisted Thoracic Surgery: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Video-Assisted Thoracic Surgery (VATS) is conventionally performed through multiple small incisions (C-VATS). Recent studies have reported encouraging results with the single-incision VATS (S-VATS) over the conventional technique. However, these studies were either small in size, unfocused, nonuniform, retrospective, lacking follow-up information, or focused on pain. We aim to validate previously reported results in a single large meta-analysis, including only the best evidence studies available. METHODS: Systematic review of the PubMed archive was conducted to include only full English articles with Newcastle Ottawa Scale score ≥7. The primary outcome was the complications rate while secondary outcomes were operative time, resected lymph nodes (LNs), chest tube duration, estimated blood loss, length of postoperative stay (LOS), and postoperative pain on day 1 after surgery. Odds ratio and standard mean difference were used as effect estimates. Random model and leave-one-out analysis were used. RESULTS: A total of 39 studies were included with 4635 patients (1686 S-VATS versus 2949 C-VATS). S-VATS has resulted in significantly less postoperative pain (P < .001), blood loss (P = .006), LOS (P < .001), and chest tube duration (P < .001). In lung cancer patients, the number of retrieved LNs was similar to that of C-VATS (P > .05). Subgroup comparison of the rate of complications between lung resections versus other intrathoracic procedures, lung cancer versus pneumothorax, and lung cancer versus other lung-only lesions did not show any significant differences between the groups. CONCLUSION: Performing S-VATS technique has shown superior postoperative outcomes over the C-VATS technique in the treatment of thoracic disorders. Substantial benefit was confirmed in terms of less postoperative pain, blood loss, drainage time, and postoperative hospital stay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».