Robotic versus Laparoscopic Partial Nephrectomy in the New Era: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: In recent years there have been advances in imaging techniques, in addition to progress in the surgery of renal tumors directed towards minimally invasive techniques. Thus, nephron-sparing surgery has become the gold standard for the treatment of T1 renal masses. The aim of this study is to investigate the benefits of robotic partial nephrectomy in comparison with laparoscopic nephrectomy. (2) Methods: We performed a systematic review according to the PRISMA criteria during September 2022. We included clinical trials, and cohort and case-control studies published between 2000 and 2022. This comprised studies performed in adult patients with T1 renal cancer and studies comparing robotic with open and laparoscopic partial nephrectomy. A risk of bias assessment was performed according to the Newcastle-Ottawa scale. (3) Results: We observed lower hot ischemia times in the robotic surgery groups, although at the cost of an increase in total operative time, without appreciating the differences in terms of serious surgical complications (Clavien III-V). (4) Conclusions: Robotic partial nephrectomy is a safe procedure, with a shorter learning curve than laparoscopic surgery and with all the benefits of minimally invasive surgery.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».