Impact of Unplanned Intra‐Operative Conversions on Outcomes in Minimally Invasive Pancreatoduodenectomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Minimally‐invasive pancreatoduodenectomy (MIPD) is fraught with the risk of complication‐related deaths (LEOPARD‐2), a significant volume‐outcome relationship and a long learning curve. With rates of conversion for MIPD approaching 40%, the impact of these on overall patient outcomes, especially, when unplanned, are yet to be fully elucidated. This study aimed to compare peri‐operative outcomes of ( unplanned ) converted MIPD against both successfully completed MIPD and upfront open PD. Methods A systematic review of major reference databases was undertaken. The primary outcome of interest was 30‐day mortality. Newcastle–Ottawa scale was used to judge the quality of the studies. Meta‐analysis was performed using pooled estimates, derived using random effects model. Results Six studies involving 20,267 patients were included in the review. Pooled analysis demonstrated ( unplanned ) converted MIPD were associated with an increased 30‐day (RR 2.83, CI 1.62‐ 4.93, p = 0.0002, I 2 = 0%) and 90‐day (RR 1.81, CI 1.16‐ 2.82, p = 0.009, I 2 = 28%) mortality and overall morbidity (RR 1.41, CI 1.09; 1.82, p = 0.0087, I 2 = 82%) compared to successfully completed MIPD. Patients undergoing ( unplanned ) converted MIPD experienced significantly higher 30‐day mortality (RR 3.97, CI 2.07; 7.65, p < 0.0001, I 2 = 0%), pancreatic fistula (RR 1.65, CI 1.22‐ 2.23, p = 0.001, I 2 = 0%) and re‐exploration rates (RR 1.96, CI 1.17‐ 3.28, p = 0.01, I 2 = 37%) compared upfront open PD. Conclusions Patient outcomes are significantly compromised following unplanned intraoperative conversions of MIPD when compared to successfully completed MIPD and upfront open PD. These findings stress the need for objective evidence‐based guidelines for patient selection for MIPD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».