Evaluating the Role of Robotic Surgery Gastric Cancer Treatment: A Comprehensive Review by the Robotic Global Surgical Society (TROGSS) and European Federation International Society for Digestive Surgery (EFISDS) Joint Working Group
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Robot-assisted minimally invasive gastrectomy (RAMIG) represents a significant advancement in the surgical management of gastric cancer, offering superior dexterity, enhanced visualization, and improved ergonomics compared to laparoscopic gastrectomy (LG). This review systematically evaluates the current evidence on perioperative outcomes, oncological efficacy, learning curves, and economic considerations, providing insights into RAMIG's potential role in modern gastric cancer surgery. METHODS: A thorough analysis of retrospective, prospective, and meta-analytic studies was conducted to compare RAMIG with LG. Key outcomes, including operative time, intraoperative blood loss, lymph node retrieval, postoperative complications, learning curve duration, and cost-effectiveness, were assessed. Emphasis was placed on both short-term and long-term oncological outcomes to determine the clinical value of RAMIG. RESULTS: Evidence indicates that RAMIG is associated with reduced intraoperative blood loss, lower morbidity rates, and a shorter learning curve, with proficiency achieved after 11-25 cases compared to 40-60 cases for LG. The robotic platform's articulated instruments and enhanced three-dimensional visualization enable more precise lymphadenectomy, particularly in complex anatomical regions. Despite these advantages, operative time remains longer, and costs remain higher due to system acquisition, maintenance, and consumable expenses. However, emerging data suggest a gradual narrowing of cost disparities. While short-term outcomes are favorable, further high-quality, multicenter studies are needed to validate long-term oncological efficacy and survival outcomes. CONCLUSION: RAMIG offers significant technical and clinical advantages over conventional LG, particularly in terms of precision and learning efficiency. However, the long-term oncological benefits and economic feasibility require further validation. Future research should focus on cost optimization, advanced technological integration such as near-infrared fluorescence and artificial intelligence, and multicenter trials to solidify RAMIG's role as a standard approach for gastric cancer surgery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».