Efficacy and Safety of the “Trisection Method” Training System for Robot-Assisted Radical Cystectomy at a Single Institution in Japan
Notice bibliographique
Résumé
To maintain a surgeon's concentration, reduce fatigue, and train young surgeons, surgical procedures for bladder cancer are divided into the following parts: robot-assisted radical cystectomy (RARC), bowel reconstruction, and totally intracorporeal urinary diversion (ICUD) (RARC+ICUD). Each part is performed by a different surgeon (Trisection method). We retrospectively evaluated the efficacy and safety of this approach at a single institution in Japan. One hundred consecutive patients who underwent RARC+ICUD at Gifu University Hospital between November 2018 and August 2022 were included in this study. The patient background, surgical outcomes, and postoperative complications were compared between surgeries by first-, second-, and third-generation surgeons. The overall survival (OS) and recurrence-free survival (RFS) were compared between surgeries by each generation. Of the 100 patients, 19, 38, and 43 RARCs were performed by first-, second-, and third-generation surgeons, respectively. There were 35, 25, and 39 patients who underwent ileal conduit, neobladder, and ureterocutaneostomy, respectively. No significant differences were found among the patients respective to the type of ICUDs. Although the first-generation surgeon had a significantly shorter operative time with RARC, the surgical time for bowel reconstruction, length of hospital stays, and incidence of postoperative complications were not significantly different among the groups. Additionally, OS and RFS did not differ significantly among the generations. The "Trisection method" is an effective and safe concept with no difference in outcomes between the generations of surgeons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».