Comparative Analysis of Holmium Laser Enucleation of the Prostate (HoLEP) and Robotic-Assisted Simple Prostatectomy (RASP) in BPH Management: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As the prevalence of benign prostatic hyperplasia (BPH) increases, the demand for surgical interventions that optimize patient outcomes while minimizing complications grows. This systematic review compares the efficacy, efficiency, and safety of holmium laser enucleation of the prostate (HoLEP) with robotic-assisted simple prostatectomy (RASP), providing insights for evidence-based surgical decision-making in BPH treatment. MATERIALS AND METHODS: Adhering to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, the study protocol was registered with Prospero (CRD42024509627). Searches were conducted in Medline, Embase, Web of Science, Scopus, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature up to February 1, 2024, to include studies that compare HoLEP and RASP in patients with BPH. Risk of bias was evaluated using the Newcastle Ottawa Scale. RESULTS: HoLEP and RASP demonstrated equivalent effectiveness in treating BPH, as shown by similar functional outcomes such as maximum urinary flow rate and postvoid residual volume. However, HoLEP outperformed RASP in several operational efficiency metrics, reducing operative time by 49.48 minutes, hospitalization duration by 1.5 days, and catheterization period by 3.8 days. HoLEP also significantly reduced the risk of blood transfusions by 75%. Patients undergoing RASP were 1.87 times more at risk for grade 2 complications and 3.41 times more at risk for developing grade 3 or above complications. CONCLUSIONS: HoLEP and RASP are effective for managing BPH. HoLEP shows advantages in recovery metrics and lower blood transfusion rates, while RASP benefits from ease of implementation in robotic-equipped facilities. Optimizing surgical outcomes will depend on reducing disparities in technique adoption, improving surgical training, and aligning with evidence-based guidelines.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».