Laparoscopic versus robotic pancreaticoduodenectomy: A NSQIP analysis comparing trends in patient selection and outcomes over 5-years
Notice bibliographique
Résumé
Background Comparison of laparoscopic (LPD) and robotic (RPD) pancreaticoduodenectomy over time remains limited. This study aims to compare LPD and RPD and to describe the demographics and outcomes of patients undergoing MIS pancreaticoduodenectomy over 5-years. Methods The ACS-NSQIP (2016–2021) database was used to evaluate patients undergoing MIS pancreaticoduodenectomy comparing LPD versus RPD. Patient characteristics, and outcomes were compared and multivariable modelling evaluated factors associated with serious complications, and mortality. MIS approach, demographics, and outcomes were assessed yearly to evaluate trends over time. Results We evaluated 1707 patients with 1148 (67.3 %) receiving RPD. Cohorts were similar with regards to demographic factors, however, patients undergoing RPD were less likely to be partially dependent (0.5 % vs. 1.6 %; p = 0.024), and more likely to receive neoadjuvant therapy (26.8 % vs. 21.7 %; p = 0.023). Bivariate analysis demonstrated similar operative duration (444.1 vs 429.9 min; p = 0.074), but shorter LOS (8.5 vs. 9.8 days; p < 0.001), and higher readmission rate (21.5 % vs. 15.6 %; p = 0.004) with RPD. Additionally, RPD required transfusion less often (10.5 % vs. 21.7 %; p < 0.001). Multivariable analysis demonstrated that LPD was not independently associated with serious complications (OR 1.27 p = 0.094) or mortality (OR 0.82, p = 0.611). Analysis of trends from 2016 to 2021 demonstrated similar patient selection and outcomes but a significant increase in MIS pancreaticoduodenectomy (281 to 428), primarily driven by an increase in RPD. Conclusions Comparing LPD and RPD there is no difference in serious complications or mortality. MIS pancreaticoduodenectomy has increased over the last 5 years but volumes remain small with similar demographics and outcomes over time.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».