Three-dimensional virtual lung reconstruction in robotic segmentectomy: A safety and feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective Robotic pulmonary segmental resection is a technically challenging procedure. Near-infrared fluorescence mapping with intravascular indocyanine green dye is a valuable adjunct; however, conversion to lobectomy still occurs in up to 40% of cases. We hypothesized that the incorporation of 3-dimensional virtual lung reconstruction would result in low rates of conversion from segmentectomy to lobectomy and increased confidence in the surgical plan. Methods A prospective single-center cohort trial was conducted to determine the safety and feasibility of this approach. Patients undergoing robotic segmentectomy for clinical stage I non–small cell lung cancer less than 3 cm were enrolled, and 3-dimensional reconstruction was performed with confidence scores assigned before and after 3-dimensional reconstruction. Adverse events, rates of conversion to lobectomy, and changes in confidence scores were recorded and analyzed. Results A total of 79 patients were enrolled from December 2022 to April 2024, and 76 patients (96.20%) underwent surgery. Three-dimensional reconstruction was successfully performed in 88.16% (67/76) of cases, and indocyanine green dye was used in 68.66% (46/67) with no adverse events related to its use. The 30-day mortality was 1.49% (1/59). The majority of patients (80.60%; 54/67) underwent a successful segmentectomy, whereas 8.96% (6/67) of cases were converted to lobectomy after segmentectomy was started. The planned operation was modified after 3-dimensional reconstruction in 36.07% (22/61) of cases leading to a significant increase in confidence scores ( P < .001). Conclusions Three-dimensional lung reconstruction in targeted robotic segmental resection is associated with low rates of conversion to lobectomy and increased surgeon confidence. Further studies are warranted to establish the effectiveness of this technique.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».