348 Comparative Analysis of Post-Op Recovery in Robotic Versus Non-Robotic Resections in Inflammatory Bowel Disease Cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Robotic surgery has increased in colorectal surgery due to its high-definition views, minimally invasive approach and enhanced dexterity. This study is to evaluate the comparative difference in post-operative recovery for Robotic Resections (RR) versus Non-Robotic Resections (NRR) in Inflammatory Bowel Disease (IBD), including Crohn’s Disease (CD), Ulcerative Colitis (UC) and Benign cases. Method A single centre retrospective comparative analysis of IBD cases that underwent RR versus NRR between 2021 to 2024. The study compared post operative lengths of admission, complications and blood tests. These included post-operative Day 1,3 and 5 White Cell Count (WCC), Haemoglobin (Hb) and C-Reactive Protein (CRP). Results A total 171 cases were analysed of which, 83 RR aged 18 to 70 years (mean 38.4, SD 12.6) and 88 NRR (Laparotomy n=62, Laparoscopic n=26) aged 17 to 80 years (mean 40.6, SD 15.1). The RR included 58 CD, 22 UC, 3 Benign cases and NRR included 76 CD, 10 UC and 2 Benign cases. The average post-operative length of admission was 8.2 days (SD 4.8) for RR and 9.5 (SD 7) for NRR. 90% (n=75) of RR and 65.9% (n=58) NRR had no complications post-operation. On comparative analysis of blood tests, there were non-significant differences for Hb and WCC, however, average Day 1, 3 and 5 CRP for RR was noted to be lower; 84.7mg/L (SD54.9), 102.7mg/L (SD69), 63.2mg/L (54.9) respectively. Conclusions This study found that the average CRP and length of admission was lower with significantly fewer complications in Robotic cases, indicating a positive outcome on post-operative recovery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».