ROBOTIC APPROACH TO ABDOMINAL WALL RECONSTRUCTION DECREASES TOTAL POST-OPERATIVE OPIOID EXPOSURE, BUT NOT DAILY OPIOID USE, COMPARED TO OPEN APPROACH: THE RETROSPECTIVE VENTRAL HERNIA REPAIR AND POST-OPERATIVE OPIOID USE (RETRO-HERO) STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Many surgical specialties have shown a significant reduction in post-operative opioid use with adoption of the robotic platform. This has not been shown in General Surgery or in ventral hernia repairs. We compared post-operative opioid usage after open and robotic-assisted abdominal wall reconstruction (oAWR, rAWR). Method This is a retrospective cohort analysis of all patients with ventral hernias ranging between 5 to 15 cm who underwent either oAWR or rAWR between 01/2020 to 11/2022. Patient characteristics, surgery and length of hospital stay (LOS) information, post-operative opioid usage, and patient-reported pain scores were reviewed. Results 74 patients undergoing oAWR and 27 after rAWR in the study period met inclusion criteria. There was no difference in age, sex distribution, BMI, comorbidities, size, and hernia characteristic between the two groups. Median LOS was significantly longer for open repairs (5 (4–6) days vs. 2 (2–3) days, p <0.05). Median total in-hospital opioid use measured in mg Oral Morphine Equivalent (OME) and was significantly higher for open repairs (71.25(15–159) vs. 7.5 (0–60), p <0.05). However, there was no difference in daily opioid use, multimodal pain control, or total discharge opioid prescription. Multivariable logistic regression analysis indicates lower age is a significant contributor to high opioid use (OR = 0.95 (0.9–0.99), p =0.02) but the use of the robot platform was not (OR = 1.7 (0.56–4.95), p = 0.88). Conclusion oAWR patients had higher total post-operative opioid exposure but there is no difference in daily opioid use. Future studies should explore the potential of the robotic approach at minimizing opioids by way of standardized multimodal pain management protocols.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».