Incorporating VR-RENDER Fusion Software in Robot-Assisted Partial Prostatectomy: The First Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the active surveillance of men with favorable intermediate-risk localized prostate cancer (PCa) is a longstanding controversy, in terms of their oncological outcomes, and radical prostatectomy would constitute a similar concern of overtreatment, regarding its functional outcomes. Thus, focal therapy could be considered in men belonging to favorable intermediate-risk group. Among all focal therapies, high-intensity focused ultrasound (HIFU) was the most studied methodology in clinical trials. Although HIFU provided better functional outcomes than radical prostatecomy, the oncological outcomes were inferior in men with intermediate-risk localized PCa. Two articles have been published discussing the feasibility and clinical outcomes of robot-assisted partial prostatectomy (RAPP), and both the functional and oncological outcomes were superior than those with HIFU. However, the rate of positive surgical margins (PSMs) was reported as high in the literature. Here, we present a case of favorable intermediate-risk localized PCa with an isolated tumor at the anterior apex. After reconstructing a personal three-dimensional (3D) image, we utilized it in a 3D image-guided precise excise, followed by intraoperative frozen specimen review. We found that this method may present a resolution to the high PSM rate documented in the current literature regarding RAPP. This method merits further study with a well-designed prospective study.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».