Comparing the safety and effectiveness of surgical approaches in thymectomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To compare the safety and effectiveness of different surgical approaches in thymectomy: robotics, subxiphoid, lateral video‐assisted thoracoscopy surgery (LVATS) and open. Methodology We retrospectively reviewed 68 cases of thymectomy with a robot‐assisted, subxiphoid, LVATS, open sternotomy or thoracotomy approach for thymic lesions or myasthenia gravis between July 2017 and May 2023 at a single centre. Peri‐operative outcomes (operating time, estimated blood loss, conversion rates, R0 resection, adverse events and length of stay [LOS]) were collected. Results We observed six conversions to open (from five LVATS and one robot assisted). The median estimated blood loss was lower for LVATS (100.00 [50.0–100.0] mL) compared with open thymectomies (200.0 [150.0–400.0]; P < .001). No intra‐operative adverse events were reported in the robotics, subxiphoid or LVATS groups. In patients with thymic tumours ( n = 34), R0 resection was achieved in 100% (2/2) of robotics, 83% of subxiphoid (5/6), 93% (13/14) of LVATS and 75% ( n = 9/12) of open cases. The median LOS was shortest for robot assisted (1.0 [interquartile range (IQR) 1.0–3.0]), then subxiphoid (2.0 [IQR 1.0–3.0]), LVATS (2.0 [IQR 1.0–3.0]) then open (5.0 [IQR 4.0–6.0]; P < .001). Conclusions Our results suggest that with a shorter LOS, robotics, subxiphoid and LVATS thymectomies are safe. Larger size studies are required to compare R0 resection rates between these less invasive surgical approaches.
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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) | 0,000 | 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 ».