The learning curves of major laparoscopic and robotic procedures in urology: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urology has been at the forefront of adopting laparoscopic and robot-assisted techniques to improve patient outcomes. This systematic review aimed to examine the literature relating to the learning curves of major urological robotic and laparoscopic procedures. METHODS: In accordance with PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, a systematic literature search strategy was employed across PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library from inception to December 2021, alongside a search of the grey literature. Two independent reviewers completed the article screening and data extraction stages using the Newcastle-Ottawa Scale as a quality assessment tool. The review was reported in accordance with AMSTAR (A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews) guidelines. RESULTS: Of 3702 records identified, 97 eligible studies were included for narrative synthesis. Learning curves are mapped using an array of measurements including operative time (OT), estimated blood loss, complication rates as well as procedure-specific outcomes, with OT being the most commonly used metric by eligible studies. The learning curve for OT was identified as 10-250 cases for robot-assisted laparoscopic prostatectomy and 40-250 for laparoscopic radical prostatectomy. The robot-assisted partial nephrectomy learning curve for warm ischaemia time is 4-150 cases. No high-quality studies evaluating the learning curve for laparoscopic radical cystectomy and for robotic and laparoscopic retroperitoneal lymph node dissection were identified. CONCLUSION: There was considerable variation in the definitions of outcome measures and performance thresholds, with poor reporting of potential confounders. Future studies should use multiple surgeons and large sample sizes of cases to identify the currently undefined learning curves for robotic and laparoscopic urological procedures.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».