A Novel Standard or Evolution in Treatment? A Systematic Review with Insights from Single-Center Experience on Robot-Assisted Urachal Excision and Partial Cystectomy for Urachal Pathologies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ura-chal pathologies, while rare, pose a malignant transformation risk. RAUEPC is a mini-mally invasive technique with potential benefits, yet evidence remains limited. Methods: A systematic review was conducted in PubMed, Scopus, the Cochrane Library, and Sci-enceDirect (last search: 1 November 2024). Inclusion criteria: studies on RAUEPC for ura-chal pathologies. Exclusion criteria: non-robotic approaches or incomplete data. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies and the JBI Critical Appraisal Checklist for case reports. Descriptive statistics summarized continuous data (means, medians, 95% CIs), and chi-square tests analyzed associations between categori-cal variables. Heterogeneity analysis was infeasible, necessitating narrative synthesis. In-stitutional data (3 cases, 2021–2024) were included for comparison. Results: Forty-four studies (n = 145) met inclusion criteria. Benign lesions constituted 66.2% (95% CI: 59.1–73.3%) and malignant lesions 33.8% (95% CI: 26.7–40.9%). Mean operative time was 177.8 min (95% CI: 96.8–300), blood loss 83.3 mL (95% CI: 50–171), and hospital stay 3.9 days (95% CI: 1–10.9). Complications occurred in 33.3%. Institutional results showed a mean operative time of 85.3 min, blood loss of 216.7 mL, and no recurrences at 10.7 months’ fol-low-up. Discussion: RAUEPC appears to be a feasible and safe approach, showing prom-ising short-term outcomes. Associations between symptoms and diagnostic methods sug-gest its utility. Limitations include small sample sizes and retrospective designs. Registra-tion: PROSPERO: CRD42024597785. Funding: No external funding.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».