Minimizing the learning curve for robotic-assisted radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies published to date have suggested non-inferiority of robotic-assisted radical cystectomy (RARC) compared to open radical cystectomy (ORC), while few centers in Canada have adopted this approach. Though multifactorial, the learning curve and operative time are often discussed barriers. Herein, we present outcomes from the largest Canadian cohort of RARC performed to date. METHODS: We conducted a retrospective chart review of all patients undergoing RARC by a single surgeon with greater than 1500 robot-assisted radical prostatectomy (RARP) experience at our institution from May 2020 to December 2021. Clinicopathological, intraoperative, and postoperative data, as well as complications in the first 90 days, were collected. Regression analysis was used to determine the relationship between case volume and operative time/lymph node yield. RESULTS: A total of 31 patients underwent RARC during the study period, 26 of which were male. The median length of stay was six days (Q1-Q3 5-10), while days alive and out of hospital at 90 days were 83 days (Q1-Q3 80-85). Soft tissue margins were positive in 9.6% (3/31) of patients. Median lymph node yield was 17.0 lymph nodes (Q1-Q3 11-23). Median operative time was 241 minutes (Q1-Q3 228-252) in the ileal conduit group and 320 minutes (Q1-Q3 302-337) in the neobladder group. We observed four Clavien-Dindo grade >3 complications. The 90-day readmission rate and mortality rate were 17.2% (5) and 0% (0), respectively. There was no correlation between case volume and any outcome variables. CONCLUSIONS: Previous high-volume experience performing RARP reduces the learning curve for performing RARC, with similar short-term outcomes to high-volume centers.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».