Short-term clinical outcomes of open, laparoscopic, and robotic-assisted rectal resections: a multicenter real-world evidence study from Indian collaborative group on rectal resections (ICGRR)
Notice bibliographique
Résumé
This multi-centric real-world study was carried out to assess the perioperative and histopathological clinical outcomes of rectal resections employing open, laparoscopic, and robotic-assisted techniques. A retrospective chart review was undertaken for patients who underwent rectal resections for Stages I, II, and III rectal cancer (RC) between April 2012 and August 2023. All surgical procedures were performed with the principles of total mesorectal excision (TME) or partial mesorectal excision (for tumors located higher in the rectum). The study analyzed data from 829 patients of which 314 were in the robotic-assisted group (RAS), 206 in the laparoscopic surgery group (LG), and 309 in the open-surgery group (OG). The TNM staging and location of RC were evenly distributed across the three groups. The RAS group had a significantly lower length of hospital stay than LG and OG. Compared to LG and OG, the RAS group had less blood loss and postoperative complications, but significantly longer mean operating room time. The conversion rate of the RAS group was significantly lower than that of the LG group (p = 0.03). In comparison to the OG and LG groups, the RAS group had significantly lower (p < 0.05) rates of positive circumferential resection margin (CRM). Adjuvant treatment was administered in the RAS group significantly earlier (median, 24.5 days, IQR 18-37) compared to the LG (median, 31 days, IQR 23-41) and OG (median, 32.5 days, IQR 27-42). This largest multi‑centric study by the ICRR group has validated the value of a relatively newer technology like RAS in real-world Indian settings for rectal resections.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».