Comparison of peri- and intraoperative outcomes of open vs robotic-assisted partial nephrectomy for renal cell carcinoma: a propensity-matched analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Partial nephrectomy (PN) is the gold standard surgical treatment for resectable renal cell carcinoma (RCC) tumors. However, the decision whether a robotic (RAPN) or open PN (OPN) approach is chosen is often based on the surgeon's individual experience and preference. To overcome the inherent selection bias when comparing peri- and postoperative outcomes of RAPN vs. OPN, a strict statistical methodology is needed. MATERIALS AND METHODS: We relied on an institutional tertiary-care database to identify RCC patients treated with RAPN and OPN between January 2003 and January 2021. Study endpoints were estimated blood loss (EBL), length of stay (LOS), rate of intraoperative and postoperative complications, and trifecta. In the first step of analyses, descriptive statistics and multivariable regression models (MVA) were applied. In the second step of analyses, to validate initial findings, MVA were applied after 2:1 propensity-score matching (PSM). RESULTS: Of 615 RCC patients, 481 (78%) underwent OPN vs 134 (22%) RAPN. RAPN patients were younger and presented with a smaller tumor diameter and lower RENAL-Score sum, respectively. Median EBL was comparable, whereas LOS was shorter in RAPN vs. OPN. Both intraoperative (27 vs 6%) and Clavien-Dindo > 2 complications (11 vs 3%) were higher in OPN (both < 0.05), whereas achievement of trifecta was higher in RAPN (65 vs 54%; p = 0.028). In MVA, RAPN was a significant predictor for shorter LOS, lower rates of intraoperative and postoperative complications as well as higher trifecta rates. After 2:1 PSM with subsequent MVA, RAPN remained a statistical and clinical predictor for lower rates of intraoperative and postoperative complications and higher rates of trifecta achievement but not LOS. CONCLUSIONS: Differences in baseline and outcome characteristics exist between RAPN vs. OPN, probably due to selection bias. However, after applying two sets of statistical analyses, RAPN seems to be associated with more favorable outcomes regarding complications and trifecta rates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».