A three-pronged approach to evaluating robotic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Robotic surgery has been rapidly adopted in many specialties, yet barriers remain. The current manuscript outlines a gynecologic oncology division’s experience with robotic surgery and breaks down results from its robotic surgery program into three parts: (I) clinical outcomes, (II) patient-reported outcomes, and (III) hospital outcomes. Published articles, manuscripts in submission, and internal data from various studies within our division were collated. Clinical outcomes were collected from patients’ electronic health records, patient-reported outcome measures [e.g., satisfaction, quality of life (QOL), pain] were summarized from questionnaires, and hospital outcomes (e.g., resource utilization, workflow, costs) were gathered from internal hospital systems. The current review focuses on all surgeries performed for gynecologic cancers (uterine, cervical, and epithelial ovarian cancer) in the Division of Gynecologic Oncology at the Jewish General Hospital, McGill University, Montreal, Canada. In comparison to open surgery, robotic surgery was associated with fewer complications, less blood loss, and less postoperative analgesic use, without compromising recurrence rates or survival. Overall, patients reported being satisfied with the procedure and reported a relatively rapid return to daily activities and to baseline QOL. From the surgeon’s perspective, the robotic system’s user interface enabled performing minimally invasive surgeries in complex surgical cases that were performed by laparotomy prior to the introduction of robotics. From an institutional perspective, the robotic surgery cases were associated with cost savings and entailed operational efficiencies. A division of gynecologic oncology could reap a variety of benefits with the implementation of a robotic surgery program if used carefully and within a setting conducive to such technological change. The overarching implications of a computer-assisted robotic interface in the operating room extend beyond the conventional outcomes measured in healthcare.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».