Comparison of Outcomes Between Partial and Radical Laparoscopic Nephrectomy for Localized Renal Tumors Larger Than Four Centimeters: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Earlier studies have juxtaposed different laparoscopic methods for treating renal tumors; however, extensive evidence with a particular focus on large kidney tumors remains lacking. The objective of this meta-analysis was to assess the perioperative outcomes, kidney performance, and cancer-related results of laparoscopic partial nephrectomy (LPN) versus laparoscopic radical nephrectomy (LRN) for treating extensive, localized, non-metastatic kidney tumors (cT1b-cT2N0M0). Methods: We systematically searched multiple databases from database inception until December 2023 for relevant studies. Selected data were analyzed with the Cochrane Collaboration's Review Manager 5.4 software using a random-effects model. Outcomes were expressed as odds ratios and weighted mean differences with 95% confidence intervals, considering a P value of < 0.05 as significant. Results: Data from nine studies encompassing 1,303 patients (529 LPN, 774 LRN) revealed that LPN was associated with lengthier surgeries and increased blood loss compared to LRN. While LPN exhibited higher postoperative complication rates, the disparity did not reach statistical significance. LPN led to improved postoperative renal function, manifesting as a reduced estimated glomerular filtration rate (eGFR) decline and fewer incidents of new chronic kidney disease cases. Both groups demonstrated comparable tumor recurrence and overall mortality rates, but LPN exhibited significantly lower cancer-specific mortality rates. Conclusions: LPN, despite longer operative times and greater intraoperative blood loss, was found to be superior to LRN in preserving postoperative renal function. Oncologically, LPN and LRN have comparable overall mortality rates, but LPN showed a significant advantage in terms of lower cancer-specific mortality rates.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».