Comparison of learning curves and related postoperative indicators between endoscopic and robotic thyroidectomy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoscopic thyroidectomy (ET) and robotic thyroidectomy (RT) yield similar perioperative outcomes. This study investigated how the learning curve (LC) affects perioperative outcomes between ET and RT, identifying factors that influence the LC. MATERIALS AND METHODS: Two researchers individually searched PubMed, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Library for relevant studies published until February 2024. The Newcastle-Ottawa Scale assessed study quality. A random-effects model was used to compute the odds ratio and weighted mean difference (WMD). Poisson regression comparison of the number of surgeries (N LC ) was required for ET and RT to reach the stable stage of the LC. Heterogeneity was measured using Cochran's Q. Publication bias was tested using funnel plots, and sensitivity analysis assessed findings robustness. Subgroup analysis was done by operation type and patient characteristics. RESULTS: This meta-analysis involved 33 studies. The drainage volume of ET was higher than that of RT (WMD=-17.56 [30.22, -4.49]). After reaching the N LC , the operation time of ET and RT was shortened (ET: WMD=28.15 [18.04-38.26]; RT: WMD=38.53 [29.20-47.86]). Other perioperative outcomes also improved to varying degrees. Notably, RT showed more refined central lymph node resection (5.67 vs. 4.71), less intraoperative bleeding (16.56 ml vs. 42.30 ml), and incidence of transient recurrent laryngeal nerve injury (24.59 vs. 26.77). The N LC of RT was smaller than that of ET (incidence-rate ratios [IRR]=0.64 [0.57-0.72]). CUSUM analysis (ET: IRR=0.84 [0.72-0.99]; RT: IRR=0.55 [0.44-0.69]) or a smaller number of respondents (ET: IRR=0.26 [0.15-0.46]; RT: IRR=0.51 [0.41-0.63]) was associated with smaller N LC . In RT, transoral approach (IRR=2.73 [1.96-4.50]; IRR=2.48 [1.61-3.84]) and retroauricular approach (RAA) (IRR=2.13 [1.26-3.60]; IRR=1.78 [1.04-3.05]) had smaller N LC compared to bilateral axillo-breast and transaxillary approach (TAA). In ET, the N LC of RAA was smaller than that of TAA (IRR=1.61 [1.04-2.51]), breast approach (IRR=1.67 [1.06-2.64]), and subclavian approach (IRR=1.80 [1.03-3.14]). CONCLUSIONS: Rich surgical experience can improve surgical results of ET and RT. After reaching the N LC , the perioperative outcomes of RT are better than those of ET. Study subjects, surgical approaches, and analysis methods can affect N LC .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».