Meta-analysis of the effectiveness and safety of robotic-assisted versus laparoscopic transabdominal preperitoneal repair for inguinal hernia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inguinal hernia is a common global disease. This study aims to investigate the effectiveness and safety of robot-assisted transabdominal preperitoneal repair (RTAPP) and laparoscopic transabdominal preperitoneal repair (LTAPP) for inguinal hernia. METHODS: We conducted a thorough search in Cochrane Library, Embase, and PubMed for relevant clinical studies. After applying inclusion and exclusion criteria, the quality of selected studies was assessed using the Jadad scale for randomized controlled studies and the Newcastle-Ottawa scale for observational studies. Meta-analysis was performed using RevMan 5.3 software. RESULTS: A total of ten studies were included, comprising two randomized controlled studies and eight non-randomized controlled studies. Meta-analysis results revealed no statistically significant differences between the RTAPP group and the LTAPP group regarding hospital stay [MD = 0.21 days, 95% CI (-0.09, 0.51), P = 0.17], incidence of seroma [OR = 0.85, 95% CI(0.45, 1.59), P = 0.61], overall complication rate [OR = 1.22, 95% CI(0.68, 2.18), P = 0.51], readmission rate [OR = 1.31, 95% CI(0.23, 7.47), P = 0.76], and recurrence rate [OR = 0.82, 95% CI(0.22, 3.07), P = 0.77]. However, the RTAPP group had longer operation time compared to the LTAPP group [MD = 14.02 minutes, 95% CI (6.65, 21.39), P = 0.0002], and the cost of the RTAPP procedure was higher than that of the LTAPP procedure [MD = $4.17 thousand, 95% CI (2.59, 5.76), P<0.00001]. CONCLUSION: RTAPP for inguinal hernia is a safe and feasible approach, however, it is associated with increased operation time and treatment costs.
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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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».