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Enregistrement W4398766092 · doi:10.1097/sla.0000000000006365

Recommendations on Robotic Hepato-Pancreato-Biliary Surgery. The Paris Jury-Based Consensus Conference

2024· review· en· W4398766092 sur OpenAlexaff
Christian Hobeika, Matthias Pfister, David A. Geller, Allan Tsung, Albert Chan, Roberto Troisi, Mohamed Rela, Fabrizio Di Benedetto, Iswanto Sucandy, Yuichi Nagakawa, R. Matthew Walsh, David A. Kooby, Jeffrey Barkun, Olivier Soubrane, Pierre-Alain Clavien

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRoboticsArtificial intelligenceMultidisciplinary approachJuryCredentialingMedical physicsMedical educationComputer scienceRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To establish the first consensus guidelines on the safety and indications of robotics in Hepato-Pancreatic-Biliary (HPB) surgery. The secondary aim was to identify priorities for future research. BACKGROUND: HPB robotic surgery is reaching the IDEAL 2b exploration phase for innovative technology. An objective assessment endorsed by the HPB community is timely and needed. METHODS: The ROBOT4HPB conference developed consensus guidelines using the Zurich-Danish model. An impartial and multidisciplinary jury produced unbiased guidelines based on the work of 10 expert panels answering predefined key questions and considering the best-quality evidence retrieved after a systematic review. The recommendations conformed with the GRADE and SIGN50 methodologies. RESULTS: Sixty-four experts from 20 countries considered 285 studies, and the conference included an audience of 220 attendees. The jury (n=10) produced recommendations or statements covering 5 sections of robotic HPB surgery: technology, training and expertise, outcome assessment, and liver and pancreatic procedures. The recommendations supported the feasibility of robotics for most HPB procedures and its potential value in extending minimally invasive indications, emphasizing, however, the importance of expertise to ensure safety. The concept of expertise was defined broadly, encompassing requirements for credentialing HPB robotics at a given center. The jury prioritized relevant questions for future trials and emphasized the need for prospective registries, including validated outcome metrics for the forthcoming assessment of HPB robotics. CONCLUSIONS: The ROBOT4HPB consensus represents a collaborative and multidisciplinary initiative, defining state-of-the-art expertise in HPB robotics procedures. It produced the first guidelines to encourage their safe use and promotion.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,572
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,086 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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