A Multicenter Matched Comparison of Transanal and Robotic Total Mesorectal Excision for Mid and Low-rectal Adenocarcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the quality of surgical resection of transanal total mesorectal excision (TA-TME) and robotic total mesorectal excision (R-TME). BACKGROUND: Both TA-TME and R-TME have been advocated to improve the quality of surgery for rectal cancer below 10 cm from the anal verge, but there are little data comparing TA-TME and R-TME. METHODS: Data of patients undergoing TA-TME or R-TME for rectal cancer below 10 cm from the anal verge and a sphincter-saving procedure from 5 high-volume rectal cancer referral centers between 2011 and 2017 were obtained. Coarsened exact matching was used to create balanced cohorts of TA-TME and R-TME. The main outcome was the incidence of poor-quality surgical resection, defined as a composite measure including incomplete quality of TME, or positive circumferential resection margin (CRM) or distal resection margin (DRM). RESULTS: Out of a total of 730 patients (277 TA-TME, 453 R-TME), matched groups of 226 TA-TME and 370 R-TME patients were created. These groups were well-balanced. The mean tumor height from the anal verge was 5.6 cm (SD 2.5), and 70% received preoperative radiotherapy. The incidence of poor-quality resection was similar in both groups (TA-TME 6.9% vs R-TME 6.8%; P = 0.954). There were no differences in TME specimen quality (complete or near-complete TA-TME 99.1% vs R-TME 99.2%; P = 0.923) and CRM (5.6% vs 6.0%; P = 0.839). DRM involvement may be higher after TA-TME (1.8% vs 0.3%; P = 0.051). CONCLUSIONS: High-quality TME for patients with rectal adenocarcinoma of the mid and low rectum can be equally achieved by transanal or robotic approaches in skilled hands, but attention should be paid to the distal margin.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle