Comparison of safety and effectiveness between robotic and laparoscopic major hepatectomy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic platform has been increasingly applied in major hepatectomy. However, the role or advantage of robotic approach comparing with laparoscopic approach in major hepatectomy remains controversial. This meta-analysis compares perioperative outcomes of robotic major hepatectomy (RMH) to laparoscopic major hepatectomy (LMH) for hepatic neoplasms. METHODS: PubMed, Web of Science, EMBASE, and Cochrane Library were searched to identify comparative studies compared RMH versus LMH for hepatic neoplasms. The search timeframe was set before May 2023. Main outcomes were mortality, overall morbidities, serious complications, and conversion to open surgery. Secondary outcomes were operative time, intraoperative blood loss, blood transfusion, postoperative length of hospital stay, R0 resection, reoperation, and readmission. Studies were evaluated for quality by Cochrane risk of bias tool or Newcastle-Ottawa scale. Data were pooled as odds ratio (OR) or mean difference (MD). This study was registered at PROSPERO (CRD42023410951). RESULTS: Twelve retrospective cohort studies concerning total 1657 patients (796 RMH, 861 LMH) were included. Meta-analyses showed no significant differences in mortality (OR=1.23, 95% CI=0.50-2.98, P =0.65), overall postoperative complications (OR=0.83, 95% CI=0.65-1.06, P =0.14), operative time (MD=6.47, 95% CI=-14.72 to 27.65, P =0.55), blood transfusion (OR=0.77, 95% CI=0.55-1.08, P =0.13), R0 resection (OR=1.45, 95% CI=0.91-2.31, P =0.12), reoperation (OR=0.76, 95% CI=0.31-1.88, P =0.56), and readmission (OR=0.63, 95% CI=0.28-1.44, P =0.27) between RMH and LMH. Incidence of serious complications (OR=0.60, 95% CI=0.40-0.90, P =0.01), conversion to open surgery (OR=0.41, 95% CI=0.27-0.63, P <0.0001), blood loss (MD=-91.42, 95% CI=-142.18 to -40.66, P =0.0004), and postoperative hospital stay (MD=-0.64, 95% CI=-0.78 to -0.49, P <0.00001) were reduced for RMH versus LMH. CONCLUSIONS: RMH is associated with comparable short-term surgical outcomes and oncologic adequacy compared to LMH when performed by experienced surgeons at large centres. RMH may result in reduced major morbidities, conversion rate, blood loss, and hospital stay, but these results were volatile. Further randomized studies should address the potential advantages of RMH over LMH.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».