Robot-assisted nipple-sparing mastectomy: systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing volume of studies of robot-assisted nipple-sparing mastectomy requires critical assessment. This review synthesizes the data on safety, feasibility, oncological and cosmetic outcomes, and patient-reported outcome measures (PROMs) for robot-assisted nipple-sparing mastectomy. METHODS: A systematic review was performed using MEDLINE, MEDLINE In-Process/ePubs, Embase/Embase Classic, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, LILACS, PubMed, ClinicalTrials.Gov, WHO ICTRP and the grey literature. Original studies reporting on patients with breast cancer or at increased risk of breast cancer undergoing robot-assisted nipple-sparing mastectomy were included. Risk of bias was assessed using the Institute of Health Economics Case Series Quality Appraisal Checklist. RESULTS: Of 7177 titles screened, eight articles were included, reporting on 249 robot-assisted nipple-sparing mastectomies in 187 women. The indication was either therapeutic (58·6 per cent) or prophylactic (41·4 per cent), with immediate reconstruction performed in 96·8 per cent. Surgical techniques followed a similar approach, with variations in incision, robot models, camera and insufflation. Postoperative morbidity included skin complications, lymphocele, infection, seroma, haematoma and skin ischaemia/necrosis. Complications specific to the nipple-areolar complex included ischaemia and necrosis. There were two conversions owing to haemorrhage, but no intraoperative deaths. Three patients had positive margins. Follow-up time ranged from 3·4 to 44·8 months. Locoregional recurrences were not observed. PROMs and objective cosmetic outcomes were reported inconsistently. Data on nipple sensitivity were not reported. CONCLUSION: Robot-assisted nipple-sparing mastectomy is feasible with acceptable short-term outcomes but it remains in the assessment phase.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».