Robotic surgery for paediatric neurogenic lower urinary tract dysfunction: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate in a systematic review the outcomes, benefits, and limitations of robot-assisted surgeries for paediatric neurogenic lower urinary tract dysfunction (LUTD), as robot-assisted techniques have emerged as a potential alternative, offering enhanced precision, dexterity, and visualisation. METHODS: This review was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO identifier CRD42023464849) and adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. We included studies of paediatric patients (aged <18 years) with neurogenic LUTD undergoing robot-assisted continence surgery, assessing safety and efficacy. Literature searches in the Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), Excerpta Medica dataBASE (EMBASE), and Scopus were conducted until 12 July 2024. Data extraction included surgical procedures, complications, operative times, lengths of stay, and bladder function outcomes. RESULTS: A total of 42 studies (20 case reports, 10 case series, six cohort studies, six comparative cohort studies) were included. Robotic procedures for continent catherisable channel construction, augmentation cystoplasty, and bladder neck reconstruction showed comparable peri- and postoperative outcomes. Meta-analysis of five studies comparing robotic vs open appendicovesicostomy indicated a significant reduction in length of stay for robotic groups, while operative time, complications, and re-intervention rates were not significantly different. Conversions to open surgery were rare, indicated by adhesions or small appendices during channel constructions. CONCLUSIONS: Robot-assisted surgeries for paediatric neurogenic LUTD demonstrate potential benefits, including reduced hospital stays and comparable complication rates to open surgery in certain contexts. However, the available evidence is limited by heterogeneity in study designs, small sample sizes, and single-centre experiences, which constrain generalisability. Standardised reporting of complications and outcomes, alongside multicentre studies, is essential to clarify the long-term efficacy and broader applicability of these techniques.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».