Innovation in gastrointestinal surgery: the evolution of minimally invasive surgery—a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Minimally invasive (MI) surgery has revolutionised surgery, becoming the standard of care in many countries around the globe. Observed benefits over traditional open surgery include reduced pain, shorter hospital stay, and decreased recovery time. Gastrointestinal surgery in particular was an early adaptor to both laparoscopic and robotic surgery. Within this review, we provide a comprehensive overview of the evolution of minimally invasive gastrointestinal surgery and a critical outlook on the evidence surrounding its effectiveness and safety. Methods: A literature review was conducted to identify relevant articles for the topic of this review. The literature search was performed using Medical Subject Heading terms on PubMed. The methodology for evidence synthesis was in line with the four steps for narrative reviews outlined in current literature. The key words used were minimally invasive, robotic, laparoscopic colorectal, colon, rectal surgery. Conclusion: The introduction of minimally surgery has revolutionised patient care. Despite the evidence supporting this technique in gastrointestinal surgery, several controversies remain. Here we discuss some of them; the lack of high level evidence regarding the oncological outcomes of TaTME and lack of supporting evidence for robotic colorectalrectal surgery and upper GI surgery. These controversies open pathways for future research opportunities with RCTs focusing on comparing robotic to laparoscopic with different primary outcomes including ergonomics and surgeon comfort.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».