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Enregistrement W4252392117 · doi:10.5489/cuaj.875

Impact of body mass index on perioperative outcomes during the learning curve for robot-assisted radical prostatectomy

2013· article· en· W4252392117 sur OpenAlexaffvenue
Venu Chalasani, Carlos H. Martínez, Darwin Lim, Reem Al Bareeq, Geoffrey R. Wignall, Larry Stitt, Stephen E. Pautler

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexPerioperativeProstatectomyOverweightCohortObesitySurgeryInternal medicineProstate cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previous studies of robotic-assisted radical prostatectomy(RARP) have suggested that obesity is a risk factor for worseperioperative outcomes. We evaluated whether body mass index(BMI) adversely affected perioperative outcomes.Methods: A prospective database of 153 RARP (single surgeon)was analyzed. Obesity was defined as BMI ≥ 30 kg/m2; normalBMI < 25 kg/m2; and overweight as 25 to 30 kg/m2. Two separateanalyses were performed: the first 50 cases (the initial learningcurve) and the entire cohort of 153 RARP.Results: In the initial cohort of 50 cases (14 obese patients), therewas no statistically significant difference with regards to operativetimes, port-placement times and estimated blood loss (EBL). Lengthof stay (LOS) was longer in the obese group (4.3 vs. 2.9 days); BMIremained an independent predictor of increased LOS on multivariatelinear regression analysis (p = 0.002). There was no statisticallysignificant difference in the postoperative outcomes of leak rates,margin rates and incisional herniae. In the entire cohort, whencomparing obese patients to those with a normal BMI, there wasno statistically significant difference in operative times, EBL, LOS,or immediate postoperative outcomes. However, on multivariatelinear regression analysis, BMI was an independent predictor ofincreased operative time (p = 0.007).Conclusion: Obese patients do not have an increased risk of bloodloss, positive margins or the postoperative complications of incisionalhernia and leak during the learning curve. They do, however,have slightly longer operative times; we also noted an increasedLOS in our first 50 cases.Introduction : Des études antérieures sur la prostatectomie radicaleassistée par robot (PRAR) ont laissé entendre que l’obésité était unfacteur de risque de complications périopératoires. Nous avonsévalué si l’indice de masse corporelle (IMC) affectait de façonnégative les résultats de l’opération.Méthodologie : Une base de données prospective comptant153 PRAR (effectuées par un seul chirurgien) a été analysée. On adéfini l’obésité comme un IMC ≥ 30 kg/m2, un IMC normal étant< 25 kg/m2, et un IMC entre 25 et 30 kg/m2 représentant un surplusde poids. Deux analyses distinctes ont été réalisées : les 50 premierscas (courbe d’apprentissage initiale) et la cohorte entière des153 patients ayant subi une PRAR.Résultats : Dans la cohorte initiale de 50 cas (dont 14 patientsobèses), on n’a noté aucune différence significative sur le planstatistique en ce qui concerne la durée de l’opération, le tempsrequis pour installer l’accès vasculaire et la perte de sang approximative.La durée du séjour était plus longue dans le groupe despatients obèses (4,3 contre 2,9 jours), et l’IMC est demeuré unfacteur indépendant de prédiction d’une durée prolongée du séjourlors de l’analyse de régression linéaire multivariée (p = 0,002).Aucune différence significative sur le plan statistique n’a été notéedans les résultats postopératoires quant aux taux de fuite, aux tauxde marges positives et aux hernies incisionnelles. Dans toute lacohorte, on n’a noté aucune différence significative sur le planstatistique entre les patients obèses et les patients dont l’IMC étaitnormal en ce qui a trait à la durée de l’opération, la perte desang, la durée du séjour et les résultats postopératoires immédiats.Néanmoins, l’IMC s’est révélé un facteur de prédiction indépendantd’une durée prolongée de l’opération lors de l’analyse de régressionlinéaire multivariée (p = 0,007).Conclusion : Les patients obèses ne courent pas un risque plus élevéde perte de sang, de marges positives ou de complications postopératoirescomme une hernie incisionnelle ou une fuite pendantla période de la courbe d’apprentissage du chirurgien. Ils nécessitenttoutefois une opération légèrement plus longue; une duréeplus longue du séjour a aussi été notée chez les 50 premiers cas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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