Evolution and Adaptations of Robotic DIEP Flap Surgery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The integration of robotic technology into surgical procedures has gained considerable attention for its promise to enhance a variety of clinical outcomes. Robotic deep inferior epigastric perforator (DIEP) flap harvest has emerged as a novel approach for autologous breast reconstruction. This systematic review aims to provide a comprehensive overview of the current techniques, outcomes, and complications of robotic DIEP flap surgery. METHODS: A systematic literature search was conducted after PRISMA 2020 guidelines across databases including PubMed, Embase, Google Scholar, and Web of Science from 2000 to 2023. Articles exploring robotic DIEP flap harvest for breast reconstruction were assessed to compare operative techniques, clinical outcomes, and complications. The risk of bias was evaluated using ROBINS-I and the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Fourteen studies involving 108 patients were included. Three studies used a totally extraperitoneal (TEP) technique, whereas 11 studies used a transabdominal preperitoneal (TAPP) approach. Preoperative planning utilized computed tomography angiography and magnetic resonance angiography imaging. The mean robotic operative time was 64 minutes, with total operative times averaging 574 minutes for TAPP and 497 minutes for TEP. The mean length of stay was 5 days, and the mean fascial incision length was 3 cm. Overall complication rate was 14.9%, with no significant difference compared with conventional DIEP flap procedures. CONCLUSION: Robotic DIEP flap harvest is a promising technique that may reduce postoperative pain and limiting abdominal donor site morbidity. Potential limitations include longer operative times, variable hospital stays, and increased costs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».