Cost-analysis and quality of life after laparoscopic and robotic ventral mesh rectopexy for posterior compartment prolapse: a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to assess, whether robotic-assistance in ventral mesh rectopexy adds benefit to laparoscopy in terms of health-related quality of life (HRQoL), cost-effectiveness and anatomical and functional outcome. METHODS: A prospective randomized study was conducted on patients who underwent robot-assisted ventral mesh rectopexy (RVMR) or laparoscopic ventral mesh rectopexy (LVMR) for internal or external rectal prolapse at Oulu University Hospital, Finland, recruited in February-May 2012. The primary outcomes were health care costs from the hospital perspective and HRQoL measured by the 15D-instrument. Secondary outcomes included anatomical outcome assessed by pelvic organ prolapse quantification method and functional outcome by symptom questionnaires at 24 months follow-up. RESULTS: There were 30 females (mean age 62.5 years, SD 11.2), 16 in the RVMR group and 14 in the LVMR group. The surgery-related costs of the RVMR were 1.5 times higher than the cost of the LVMR. At 3 months the changes in HRQoL were 'much better' (RVMR) and 'slightly better' (LVMR) but declined in both groups at 2 years (RVMR vs. LVMR, p > 0.05). The cost-effectiveness was poor at 2 years for both techniques, but if the outcomes were assumed to last for 5 years, it improved significantly. The incremental cost-effectiveness ratio for the RVMR compared to LVMR was €39,982/quality-adjusted life years (QALYs) at 2 years and improved to €16,707/QALYs at 5 years. Posterior wall anatomy was restored similarly in both groups. The subjective satisfaction rate was 87% in the RVMR group and 69% in the LVMR group (p = 0.83). CONCLUSIONS: Although more expensive than LVMR in the short term, RVMR is cost-effective in long-term. The minimally invasive VMR improves pelvic floor function, sexual function and restores posterior compartment anatomy. The effect on HRQoL is minor, with no differences between techniques.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 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 ».