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Enregistrement W4307377301 · doi:10.21037/ls-22-15

Laparoscopic approaches to adrenalectomy for large adrenal tumours: a systematic review

2022· review· en· W4307377301 sur OpenAlexaboutno aff
Benji Varghese, Zia Moinuddin, Titus Augustine

Notice bibliographique

RevueLaparoscopic Surgery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdrenalectomyPerioperativeGold standard (test)SurgeryBlood lossBlood transfusionGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Laparoscopic adrenalectomy (LA) is considered the gold standard for benign, smaller secretory and non-secretory adrenal tumours. There is controversy however about its role for large tumors. In this review, we present the latest evidence on the feasibility of LA for large tumors and analyze the perioperative outcomes. Methods: Using PubMed database, we searched for relevant articles on LA for large tumors published between January 2010 and December 2021. These were scrutinized by two reviewers. Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of the studies. Studies comparing robotic adrenalectomy with LA, duplicate data in multiple publications, case reports and articles focused on surgical technique or predictive factors were excluded. The outcomes analyzed included operative time, blood loss, surgical complications, average length of hospital stay, conversion to open surgery & tumor recurrence. A database was created on Microsoft ExcelTM. This is an unregistered systematic review. Results: A total of 15 suitable studies were identified. Retroperitoneal laparscopic adrenalectomy (RPLA) or transperitoneal laparoscopic adrenalectomy (TPLA) was found to be safe and effective for large tumours (≥5 cm) when compared to open adrenalectomy (OA). RPLA had shorter operative time, quicker return of bowel function and shorter length of hospital stay when compared to TPLA and OA. Hand assisted LA (HALA) discussed in one study concluded that complication rates were higher than TPLA but lower than OA. However, open conversion in HALA was lower compared to other TPLA studies. Conclusions: LA can be considered for large (≥5 cm) and potentially malignant tumors if the operators have the required technical skills and strict oncological principles are followed. The procedure should ideally be converted to open surgery if local invasion is suspected intraoperatively with potentially compromised resection margins. HALA is an excellent compromise in large tumours with anatomical and technical challenges. Limitations of this study include small sample size and limited number of well constructed prospective studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,138 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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