Comparison of Intraoperative Outcomes between Single-incision Robotic Cholecystectomy and Multi-incision Robotic Cholecystectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background The aim of this study was to evaluate the differences in the key surgical factors for single-incision robotic cholecystectomy (SIRC) and multi-incision robotic cholecystectomy (MIRC). Methods A retrospective data review from August 2013 to April 2018 consisting of 104 SIRC and 105 MIRC cases was done considering factors including patient gender, age, operating time (skin incision to skin closure), robotic console time (docking to undocking), the preoperative diagnosis for surgery, any complications in surgery, length of stay (LOS), and estimated blood loss (EBL). Procedures with conversion away from original robotic cholecystectomy approach were excluded. Chi-square analysis (p-value: 0.05) was run between the two data sets. Results A total of 209 robotic cholecystectomy cases were reviewed since 2013. We found significantly less time with single-incision compared to multi-incision (single incision = 94.0 minutes, multi-incision = 99.9 minutes, p = 0.016) and EBL (single-incision = 11.52 mL, multi-incision = 17.17 mL, p = 0.004). There was no significant difference in age or robotic console time. The most common indication was symptomatic cholelithiasis overall, with equal cases of dyskinesia in single-incision approach, although there was no significant difference in indication between the two approaches. Intraoperatively, there was marginally significant use of irrigation in multi-incision (multi-incision 45 [42.9%], single-incision 31 [29.8%], p = 0.0499) and no difference in Firefly, perforation, or intraoperative cholangiogram use. LOS results showed significant decreased stay in SIRC cases (single-incision 84 outpatients [80.8%], multi-incision 75 [71.4%]; p = 0.0379). Conclusions SIRC and MIRC are both safe and feasible ways to remove the inflamed/dysfunctional gallbladder. SIRC is associated with less operative time, less blood loss, and shorter 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 | 0,000 | 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 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 ».