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Enregistrement W4392811248 · doi:10.1097/sla.0000000000006267

Robotic Versus Laparoscopic Liver Resection in Various Settings

2024· article· en· W4392811248 sur OpenAlexaff
Jasper P. Sijberden, Tijs J. Hoogteijling, Davit L. Aghayan, Francesca Ratti, Ek Khoon Tan, Victoria Morrison-Jones, Jacopo Lanari, Louis Haentjens, Kongyuan Wei, Stylianos Tzedakis, John B. Martinie, Daniel Osei Bordom, Giuseppe Zimmitti, Kaitlyn Crespo, Paolo Magistri, Nadia Russolillo, Simone Conci, Burak Görgeç, Andrea Benedetti Cacciaguerra, D.M. D'Souza, Gabriel Zozaya, Cèlia Caula, David A. Geller, Ricardo Robles Campos, Roland S. Croner, Shafiq Rehman, Elio Jovine, Михаил Ефанов, Adnan Alseidi, Riccardo Memeo, Ibrahim Dagher, Felice Giuliante, Ernesto Sparrelid, Jawad Ahmad, Tom Gallagher, Moritz Schmelzle, Rutger‐Jan Swijnenburg, Åsmund Avdem Fretland, Federica Cipriani, Ye Xin Koh, Steven A. White, Santi Lopez Ben, Fernando Rotellar, Pablo E. Serrano, Marco Vivarelli, Andrea Ruzzenente, Alessandro Ferrero, Fabrizio Di Benedetto, Marc G. Besselink, Iswanto Sucandy, Robert P. Sutcliffe, Dionisios Vrochides, David Fuks, Rong Liu, Mathieu D’Hondt, Umberto Cillo, Brian K. P. Goh, Luca Aldrighetti, Bjørn Edwin, Mohammad Abu Hilal

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesIntuitive SurgicalAstraZenecaBayerAmgen
Mots-clésMedicinePerioperativePropensity score matchingSurgeryRetrospective cohort studyRobotic surgeryCohortResectionLaparoscopyGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,037 · 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 tête enseignante, 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

Citations80
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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