The impact of robotic rectal cancer surgery at a Canadian regional cancer centre: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although robotic surgery has several advantages over other minimally invasive surgery (MIS) techniques for rectal cancer surgery, the uptake in Canada has been limited owing to a perceived increase in cost and lack of training. The objective of this study was to determine the impact of access to robotic surgery in a Canadian setting. Methods: We conducted a retrospective cohort study involving consecutive adults undergoing surgical resection for rectal cancer between 2017 and 2020. The primary exposure was access to robotic surgery. Outcomes included MIS utilization, short-term outcomes, total cost of care, and quality of surgical resection. We completed univariate and multivariate analyses. Results: We included 171 individuals in this cohort study (85 in the prerobotic period and 86 in the robotic period). The 2 groups had similar baseline characteristics. A higher proportion of individuals underwent successful MIS in the robotic phase (86% v. 46%, p < 0.001). Other benefits included a shorter mean length of hospital stay (5.1 d v. 9.2 d, p < 0.001). The quality of surgical resection was similar between groups. The total cost of care was $16 746 in the robotic period and $18 808 in the prerobotic period (mean difference −$1262, 95% confidence interval −$4308 to $1783; p = 0.4). Conclusion: Access to robotic rectal cancer surgery increased successful completion of MIS and shortened hospital stay, with a similar total cost of care. Robotic rectal cancer surgery can enhance patient outcomes in the Canadian setting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».