Surgical outcome of benign cases with pelvic adhesions undergoing robotic total hysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic total hysterectomies have been considered contraindicated for patients with intra-abdominal adherences, but the evidence for this is not strong, and we hypothesized that the procedure can be of benefit even in these cases. In our research, we analyzed how the severity of pelvic adhesions affects robotic total hysterectomy, and by comparing different types of adhesions, we can further identify the outcomes differences in between, which may aid in future surgical decision making. METHODS: Prospective cohort study (Canadian Task Force classification II-2). All 410 patients with uterine myoma or adenomyosis undergoing robotic total hysterectomies between 2011 and 2016 using the da Vinci Si system by the same surgeon in Taipei Medical University Hospital were included in the study. RESULTS: Baseline characteristics, blood loss, docking time, operation time, time to perform uterine artery ligation (UAL), pain score, hospital stay, complication rate, and laparotomy conversion rate were analyzed between benign cases with or without pelvic adhesions undergoing robotic total hysterectomy. Furthermore, in our subgroups analysis, we have divided the patients with adhesion into different groups according to the severity of adhesion. The abdomen and pelvic cavity was divided into nine sections, and the outcomes of different adhesion condition were compared. We found that patients with adhesions had increased docking time and operation time, but other differences between groups were not statistically significant. The results of the adhesion group showed no significant increases in blood loss, intra- and postoperative complications, and length of hospital stay. Only significantly longer surgical time compared with the normal group was noted. CONCLUSION: Our results suggest that robotic total hysterectomies with UAL are effective and safe for patients with benign gynecologic conditions, and the surgical method should be considered even for patients with adhesion risks.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».