The Influence of 3D Technology Integration on Laparoscopic Partial Nephrectomy Practice and Surgical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Partial nephrectomy (PN) is the standard treatment for renal cell carcinoma (RCC), offering cancer control with renal preservation. Three-dimensional laparoscopy addresses the limitations of traditional two-dimensional systems by enhancing depth perception and accuracy. This study evaluates the impact of 3D laparoscopy on PN for larger and complex tumors. We retrospectively analyzed 200 laparoscopic nephrectomies by a single surgeon between 2020 and 2024, comparing pre-3D and post-3D groups (100 cases each). Key outcomes included the rate of PN, warm ischemia time (WIT), and operative time. The post-3D group demonstrated a significant increase in PN for tumors >4 cm (48% vs. 35%, p = 0.028) and high RENAL scores ≥8 (41% vs. 29%, p = 0.035). Median WIT was significantly shorter (24 min vs. 29 min, p = 0.018 for larger tumors; 26 min vs. 32 min, p = 0.022 for high complexity). Total operative time was also reduced (175 min vs. 195 min, p = 0.031). Positive surgical margins were lower in the post-3D group (0% vs. 2%), and complication rates were comparable (5% vs. 4%, p = 0.712). Three-dimensional laparoscopy significantly improves the feasibility and precision of PN for larger and complex tumors, enhancing outcomes without increasing complications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».