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Enregistrement W4407608227 · doi:10.14740/jcs480

Outcomes of Laparoscopic Versus Open Surgery for the Treatment of Colorectal Cancer: A Literature Review

2025· review· en· W4407608227 sur OpenAlexvenueno aff
Jordan Llerena-Velastegui, Sebastian Velastegui‐Zurita, Ana Teran-Lopez, Francesca Velasco-Velasco

Notice bibliographique

RevueJournal of Current Surgery · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerOpen surgerySurgeryLaparoscopic surgeryGeneral surgeryLaparoscopyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of colorectal cancer (CRC) by laparoscopic and open surgery shows significant differences in clinical and postoperative outcomes. This study aims to consolidate existing knowledge on the outcomes of both surgical techniques in the treatment of CRC. Through a comprehensive review of major medical databases, including PubMed, Scopus, and Web of Science, research from the past decade was prioritized. The results highlight that laparoscopic surgery offers numerous advantages, including fewer postoperative complications, less blood loss, and shorter hospital stays, while maintaining comparable long-term oncologic outcomes to open surgery. However, challenges remain in patient management and the effectiveness of laparoscopic surgery in complex cases. We conclude that ongoing research and health policy improvements are needed to optimize the management and outcomes of CRC patients undergoing laparoscopic and open surgery, and suggest new directions for future research and updates to clinical guidelines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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