Robotic Versus Laparoscopic Liver Resection in Various Settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the perioperative outcomes of robotic liver surgery (RLS) and laparoscopic liver surgery (LLS) in various settings. BACKGROUND: Clear advantages of RLS over LLS have rarely been demonstrated, and the associated costs of robotic surgery are generally higher than those of laparoscopic surgery. Therefore, the exact role of the robotic approach in minimally invasive liver surgery remains to be defined. METHODS: In this international retrospective cohort study, the outcomes of patients who underwent RLS and LLS for all indications between 2009 and 2021 in 34 hepatobiliary referral centers were compared. Subgroup analyses were performed to compare both approaches across several types of procedures: (1) minor resections in the anterolateral (2, 3, 4b, 5, and 6) or (2) posterosuperior segments (1, 4a, 7, 8), and (3) major resections (≥3 contiguous segments). Propensity score matching was used to mitigate the influence of selection bias. The primary outcome was textbook outcome in liver surgery (TOLS), previously defined as the absence of intraoperative incidents ≥grade 2, postoperative bile leak ≥grade B, severe morbidity, readmission, and 90-day or in-hospital mortality with the presence of an R0 resection margin in case of malignancy. The absence of a prolonged length of stay was added to define TOLS+. RESULTS: Among the 10.075 included patients, 1.507 underwent RLS and 8.568 LLS. After propensity score matching, both groups constituted 1.505 patients. RLS was associated with higher rates of TOLS (78.3% vs 71.8%, P < 0.001) and TOLS+ (55% vs 50.4%, P = 0.026), less Pringle usage (39.1% vs 47.1%, P < 0.001), blood loss (100 vs 200 milliliters, P < 0.001), transfusions (4.9% vs 7.9%, P = 0.003), conversions (2.7% vs 8.8%, P < 0.001), overall morbidity (19.3% vs 25.7%, P < 0.001), and microscopically irradical resection margins (10.1% vs. 13.8%, P = 0.015), and shorter operative times (190 vs 210 minutes, P = 0.015). In the subgroups, RLS tended to have higher TOLS rates, compared with LLS, for minor resections in the posterosuperior segments (n = 431 per group, 75.9% vs 71.2%, P = 0.184) and major resections (n = 321 per group, 72.9% vs 67.5%, P = 0.086), although these differences did not reach statistical significance. CONCLUSIONS: While both produce excellent outcomes, RLS might facilitate slightly higher TOLS rates than LLS.
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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 | 0,000 |
| 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 ».