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Enregistrement W4405993577 · doi:10.1097/dcr.0000000000003617

Rise in Minimally Invasive Surgery for Colorectal Cancer Is Associated With Adoption of Robotic Surgery

2025· article· en· W4405993577 sur OpenAlexfundno aff
Naveen Manisundaram, Christopher P. Childers, Chung‐Yuan Hu, Abhineet Uppal, Tsuyoshi Konishi, Brian K. Bednarski, Michael G. White, Oliver Peacock, Y. Nancy You, George J. Chang

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Colon & Rectum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthKillam Trusts
Mots-clésMedicineRobotic surgeryColorectal cancerColorectal surgeryLaparoscopic surgerySurgeryInvasive surgeryLaparoscopySurgical oncologyOpen surgeryGeneral surgeryRetrospective cohort studyCancerAbdominal surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Minimally invasive surgery is associated with improved short-term outcomes and similar long-term oncologic outcomes for patients with colorectal cancer compared with open surgery. Although the robotic approach has ergonomic and technical benefits, how it has impacted the utilization of traditional laparoscopic surgery and minimally invasive surgery overall is unclear. OBJECTIVE: Describe trends in open, robotic, and laparoscopic approaches for colorectal cancer resections and examine factors associated with minimally invasive surgery. DESIGN: Retrospective cohort study using data from the National Cancer Database from 2010 to 2020. SETTING: Commission on Cancer-accredited US facilities. PATIENTS: Patients diagnosed with nonmetastatic colon or rectal adenocarcinoma. MAIN OUTCOME MEASURES: Surgical approach rates (open, robotic, and laparoscopic). RESULTS: We identified 475,001 patients diagnosed with nonmetastatic colorectal adenocarcinoma, of whom 192,237 (40.5%) underwent open surgery, 64,945 (13.7%) underwent robotic surgery, and 217,819 (45.9%) underwent laparoscopic surgery. For colon cancer, laparoscopic minimally invasive surgery use steadily increased, with a peak prevalence of 54.0% in 2016, and total minimally invasive surgery (robotic + laparoscopic) was performed more often than open surgery from 2013 through 2020. For rectal cancer, laparoscopic minimally invasive surgery had a peak prevalence of 37.2% in 2014 and declined from 2014 through 2020; robotic surgery prevalence increased throughout the study period (5.5% in 2010, 24.7% in 2015, and 48.8% in 2020). Minimally invasive surgery use increased in facilities performing robotic surgery every year during the study period. For both colon and rectal cancer, the use of open surgery decreased across all facilities throughout the study period. LIMITATIONS: This study used the National Cancer Database, which may not be generalizable to non-Commission on Cancer institutions. CONCLUSIONS: Minimally invasive surgery steadily increased across all facilities from 2010 through 2020. Open resections declined, laparoscopic resections plateaued, and robotic resections increased for colon and rectal cancer. Minimally invasive surgery increases may be driven by increases in robot-assisted surgery. See Video Abstract. EL AUMENTO DE LA CIRUGA MNIMAMENTE INVASIVA PARA EL CNCER COLORRECTAL SE ASOCIA CON LA ADOPCIN A LA CIRUGA ROBTICA: ANTECEDENTES:La cirugía mínimamente invasiva se asocia con mejores resultados a corto plazo y resultados oncológicos similares a largo plazo para pacientes con cáncer colorrectal en comparación con la cirugía abierta. Aunque el abordaje robótico tiene beneficios ergonómicos y técnicos, no está claro cómo ha afectado la utilización de la cirugía laparoscópica tradicional y la cirugía mínimamente invasiva en general.OBJETIVO:Describir las tendencias en los abordajes abiertos, robóticos y laparoscópicos para las resecciones de cáncer colorrectal y examinar los factores asociados con la cirugía mínimamente invasiva.DISEÑO:Estudio de cohorte retrospectivo utilizando datos de la Base de Datos Nacional del Cáncer desde 2010 hasta 2020.ESCENARIO:Centros estadounidenses acreditados por la Comisión sobre el Cáncer.PACIENTES:Pacientes diagnosticados con adenocarcinoma de colon o recto no metastásico.PRINCIPALES MEDIDAS DE VALORACIÓN:Tasas de abordaje quirúrgico (abierto, robótico, laparoscópico).RESULTADOS:Identificamos 475.001 pacientes con diagnóstico de adenocarcinoma colorrectal no metastásico, de los cuales 192.237 (40,5%) se sometieron a cirugía abierta, 64.945 (13,7%) se sometieron a cirugía robótica y 217.819 (45,9%) se sometieron a cirugía laparoscópica. Para el cáncer de colon, el uso de cirugía mínimamente invasiva laparoscópica aumentó de manera constante, con una prevalencia máxima del 54,0% en 2016, y la cirugía mínimamente invasiva total (robótica + laparoscópica) se realizó con mayor frecuencia que la cirugía abierta desde 2013 hasta 2020. Para el cáncer de recto, la cirugía mínimamente invasiva laparoscópica tuvo una prevalencia máxima del 37,2% en 2014 y disminuyó desde 2014 hasta 2020; La prevalencia de la cirugía robótica aumentó durante el período de estudio (5,5 % en 2010, 24,7 % en 2015, 48,8 % en 2020). El uso de cirugía mínimamente invasiva aumentó en los centros que realizan cirugía robótica cada año durante el período de estudio. Tanto para el cáncer de colon como para el cáncer de recto, el uso de cirugía abierta disminuyó en todos los centros durante el período de estudio.LIMITACIONES:Se utilizó la base de datos nacional sobre el cáncer, que puede no ser generalizable a instituciones que no pertenecen a la Comisión sobre el Cáncer.CONCLUSIONES:La cirugía mínimamente invasiva aumentó de manera constante en todos los centros entre 2010 y 2020. Las resecciones abiertas disminuyeron, las resecciones laparoscópicas se estabilizaron y las resecciones robóticas aumentaron para el cáncer de colon y recto. Los aumentos de la cirugía mínimamente invasiva pueden estar impulsados por aumentos en la cirugía asistida por robot. (Traducción--Ingrid Melo ).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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