Evaluating Postoperative Morbidity and Outcomes of Robotic-Assisted Esophagectomy in Esophageal Cancer Treatment—A Comprehensive Review on Behalf of TROGSS (The Robotic Global Surgical Society) and EFISDS (European Federation International Society for Digestive Surgery) Joint Working Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Esophageal cancer, the seventh most common malignancy globally, requires esophagectomy for curative treatment. However, esophagectomy is associated with high postoperative morbidity and mortality, highlighting the need for minimally invasive approaches. Robotic-assisted surgery has emerged as a promising alternative to traditional open and minimally invasive esophagectomy (MIE), offering potential benefits in improving clinical and oncological outcomes. This review aims to assess the postoperative morbidity and outcomes of robotic surgery. METHODS: A comprehensive review of the current literature was conducted, focusing on studies evaluating the role of robotic-assisted surgery in esophagectomy. Data were synthesized on the clinical outcomes, including postoperative complications, survival rates, and recovery time, as well as technological advancements in robotic surgery platforms. Studies comparing robotic-assisted esophagectomy with traditional approaches were analyzed to determine the potential advantages of robotic systems in improving surgical precision and patient outcomes. RESULTS: Robotic-assisted esophagectomy (RAMIE) has shown significant improvements in clinical outcomes compared to open surgery and MIE, including reduced postoperative pain, less blood loss, and faster recovery. RAMIE offers enhanced thoracic access, with fewer complications than thoracotomy. The RACE technique has improved patient recovery and reduced morbidity. Fluorescence-guided technologies, including near-infrared fluorescence (NIRF), have proven valuable for sentinel node biopsy, lymphatic mapping, and angiography, helping identify critical structures and minimizing complications like anastomotic leakage and chylothorax. Despite these benefits, challenges such as the high cost of robotic systems and limited long-term data hinder broader adoption. Hybrid approaches, combining robotic and open techniques, remain common in clinical practice. CONCLUSIONS: Robotic-assisted esophagectomy offers promising advantages, including enhanced precision, reduced complications, and faster recovery, but challenges related to cost, accessibility, and evidence gaps must be addressed. The hybrid approach remains a valuable option in select clinical scenarios. Continued research, including large-scale randomized controlled trials, is necessary to further establish the role of robotic surgery as the standard treatment for resectable esophageal cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».