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Enregistrement W4391914065 · doi:10.1016/j.ygyno.2024.01.051

The impact of body mass index on robotic surgery outcomes in endometrial cancer

2024· article· en· W4391914065 sur OpenAlexafffund
Eva Kadoch, Yoav Brezinov, Gabriel Levin, Florentin Racovitan, Susie Lau, Shannon Salvador, Walter H. Gotlieb

Notice bibliographique

RevueGynecologic Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesJewish General HospitalIsrael Cancer Research Fund
Mots-clésMedicineEndometrial cancerPerioperativeBody mass indexPacuRetrospective cohort studyMann–Whitney U testCancerLaparotomySurgeryBlood lossInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare surgical outcomes of patients with endometrial cancer who underwent robotic surgery across different BMI categories. METHODS: A retrospective study including all consecutive patients with endometrial cancer who underwent robotic surgery at a tertiary cancer center between December 2007 and December 2022. The study analyzed outcome measures, including blood loss, surgical times, length of hospitalization, perioperative complications, and conversion rates with the Kruskal-Wallis test for BMI group differences and the Chi-squared test for associations between categorical variables. RESULTS: A total of 1329 patients with endometrial cancer were included in the study. Patients were stratified by BMI: <30.0 (n = 576; 43.3%), 30.0-39.9 (n = 449; 33.8%), and ≥ 40.0 (n = 304; 22.9%). There were no significant differences in post-anesthesia care unit (PACU) stay (p = 0.105) and hospital stay (p = 0.497) between the groups. The rate of post-op complications was similar across the groups, ranging from 8.0% to 9.5% (p = 0.761). The rate of conversion to laparotomy was also similar across the groups, ranging from 0.7% to 1.0% (p = 0.885). Women with a BMI ≥40.0 had a non-clinically relevant but greater median estimated blood loss (30 mL vs. 20 mL; p < 0.001) and longer median operating room (OR) time (288 min vs. 270 min; p < 0.001). Within the OR time, the median set-up time was longer for those with a higher BMI (58 min vs. 50 min; p < 0.001). However, skin-to-skin time (209 min vs. 203 min; p = 0.202) and post-op time (14 min vs. 13 min; p = 0.094) were comparable between groups. CONCLUSION: BMI does not affect the peri-operative outcome of patients undergoing robotic staging procedures for endometrial cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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