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Enregistrement W3031377430 · doi:10.4174/astr.2020.98.6.307

Comparative study of bilateral axillo-breast approach endoscopic and robotic thyroidectomy: propensity score matching analysis of large multi-institutional data

2020· article· en· W3031377430 sur OpenAlexaff
June Young Choi, In Eui Bae, Hyun Soo Kim, Sang Gab Yoon, Jin Wook Yi, Hyeong Won Yu, Su‐jin Kim, Young Jun Chai, Kyu Eun Lee, Yeo‐Kyu Youn

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgical Treatment and Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingHypoparathyroidismSurgeryThyroidectomyDissection (medical)ThyroidInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to compare the large multi-institutional data of surgical outcomes of bilateral axillo-breast approach (BABA) robotic (RT) and endoscopic thyroidectomy (ET) and to evaluate the merits of robotic thyroidectomy. METHODS: From 2004 to 2015, 1,029 patients underwent BABA ET, and from 2008 to 2015, 2003 patients underwent BABA RT in 3 large volume centers in Korea. Two groups were retrospectively compared in terms of clinicopathologic characteristics, complications, surgical completeness, and long-term outcomes using propensity score matching analysis. RESULTS: RT 92.7%, P < 0.001). In long-term follow-up of cancer patients, 1.4% experienced recurrence after ET (10 cases), while 0.3% cases experienced recurrence after RT (5 cases) (P < 0.001). CONCLUSION: Both ET and RT can be safe and effective methods to treat thyroid diseases. However, the application of robotic system may help to overcome the limitations of the instruments and surgeon's skills.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,521
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,058 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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