RECTAL ADENOCARCINOMA: CLINICAL EVALUATION AND TREATMENT THROUGH ROBOTIC SURGERY
Notice bibliographique
Résumé
Rectal adenocarcinoma is a malignant neoplasm that develops in the glandular cells of the rectum. Its clinical evaluation and treatment have been objects of considerable interest, especially with the advancement of robotic surgery. The introduction of the robot in colorectal surgery has provided significant advantages, such as better visualization, precision and control of movements, resulting in potential benefits for patients. However, the literature on the effectiveness and outcomes of robotic surgery in the treatment of rectal adenocarcinoma is vast and varied. Objective: to examine and synthesize the available evidence on the clinical assessment and treatment of rectal adenocarcinoma using robotic surgery, focusing on the last 10 years. Methodology: The methodology followed the PRISMA checklist guidelines. We used the PubMed, Scielo and Web of Science databases to identify relevant articles published in the last 10 years. The descriptors used were "rectal adenocarcinoma", "robotic surgery", "clinical evaluation", "treatment" and "results". The inclusion criteria were studies that evaluated robotic surgery in the treatment of rectal adenocarcinoma, published in English or Portuguese. The exclusion criteria were studies unrelated to the topic, studies without access to the full text and studies with duplicate data. Results: The results revealed an increasing trend in the use of robotic surgery for the treatment of rectal adenocarcinoma. Key topics covered included oncological outcomes, postoperative complications, post-treatment quality of life, and comparisons with other surgical approaches. Conclusion: The review highlights the growing evidence supporting the efficacy and safety of robotic surgery in the treatment of rectal adenocarcinoma. However, additional studies are needed to further understand its clinical utility and its long-term impact on patient outcomes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».