Surgical and Oncological Outcomes of Minimally Invasive Left Pancreatectomy for Pancreatic Cancer: Robotic vs. Laparoscopic Approach
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study compares the surgical and oncological outcomes of minimally invasive robotic (RLP) and laparoscopic (LLP) left pancreatectomy in pancreatic cancer (PC) patients. Methods: Data from patients who underwent minimally invasive left pancreatectomy between 2013 and 2023 were analyzed. Two groups were identified: RLP and LLP. Perioperative outcomes were compared, including operative time, blood loss, conversion rate, and postoperative complications. Oncological outcomes included margin status, lymph node retrieval, lymph node status, overall survival (OS), and disease-free survival (DFS). Results: Fifty-four patients were divided into the LLP (n = 39) and RLP (n = 15) groups. The median operative time was shorter for LLP than RLP [260 min vs. 366 min, p = 0.007]. Blood loss and conversion rates were comparable (p > 0.05). In the LLP group, significantly more lymph nodes were harvested (29 vs. 19, p = 0.05), and a higher percentage of positive lymph nodes was noted (72% vs. 40%, p = 0.033). No significant difference was found in the R0 resection status (82% vs. 73%, p = 0.358). After a median follow-up of 26 months, OS (23 months vs. 34 months, p = 0.812) and DFS (17 months vs. 16 months, p = 0.635) were similar. Conclusion: RLP provides outcomes identical to LLP in treating body–tail pancreatic cancer, with further studies needed to confirm its long-term oncological efficacy.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».