Robotic assisted orbital surgery for resection of advanced periocular tumours – a case series report on the feasibility, safety and outcome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Orbital surgery benefits from well-designed instrumentation that offers gentle tissue manipulation, high manoeuvrability and control. Nevertheless, in confined spaces, tissue manipulation must be accomplished with exceptionally high accuracy and precision. This is where robotic surgery offers an advantage. We aimed to evaluate a robotic-assisted surgical system's feasibility, safety and outcome in assisting tumour clearance. PATIENTS AND METHODS: A case series of patients with advanced periocular tumours undergoing robotic-assisted globe-sparing resection was performed using the DaVinci XI system (Intuitive Surgical, Inc). Institutional ethics and multidisciplinary approval were sought in all cases. RESULTS: Four patients with advanced periocular tumours underwent robotic-assisted orbital surgery at a mean age of 63 years (range 42-86). Two patients were diagnosed with squamous cell carcinoma, and two had basal cell carcinoma. One patient was found to have positive lymph nodes at the time of surgery and underwent simultaneous parotidectomy and lymph node clearance. Clear resection of the primary tumour was achieved in all patients; three patients underwent further resection due to narrow margins prior to reconstruction. Patients were follow-up for at least one year, and three remained disease-free. One patient with pre-existing extra-orbital disease developed metastatic disease four months post-op. All patients preserved vision peri-operatively, with no complaints of diplopia. Moderate ocular surface disease was noted in two patients. CONCLUSION: Our series highlights the potential advantage of three-dimensional optics, multi-directional instrumentation and motion scaling technology to achieve globe-sparing tumour resection in advanced periocular tumours. However, further robotic instrumentation development is required for orbital surgery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».