Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The EAU currently recommends partial nephrectomy for localized cT1 renal tumors.With the advent of robotic-assisted partial nephrectomy (RAPN), there is growing evidence that warm ischemia time may be reduced compared to the traditional laparoscopic-assisted partial nephrectomy (LAPN).The current study aimed to reduce inter-operator bias while maintaining an adequate sample size to assess the differences in outcomes between the two approaches using a single-operator experienced in both approaches.Methods: We retrospectively chart reviewed all partial nephrectomies undertaken by a single surgeon from 2019-2021.Patient demographics (such as age, weight, GFR), as well as perioperative outcomes (such as operation time, blood loss, hemoglobin drop, warm ischemic time) and postoperative outcomes (such as length of stay) were collected.Results: A total of 95 cases were retrieved for inclusion in this study (46 RAPN, 49 LAPN).There were no significant differences in patient demographics or comorbidities.RAPN was associated with significantly reduced mean operative time (142 vs. 157 minutes), warm ischemic clamp time (13.9 vs. 16.5 minutes), and mean hospital stay (2.4 vs. 3.7 days).RAPN was also associated with a reduced drop in postoperative day 1 GFR (6.1 vs. 13.5);however, a significant long-term improvement in GFR was not seen.Conclusions: RAPN is a safe and effective alternate to LAPN.RAPN may reduce operative times and warm ischemic times leading to improved renal function preservation in the short term.Further prospective studies and cost-benefit analysis of robotic-assisted partial nephrectomy would be valuable in confirming these findings and justifying the use against their financial cost.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,215 | 0,065 |
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 ».