Decision regret after robot-assisted radical prostatectomy: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Robot-assisted radical prostatectomy (RARP) is the most commonly performed surgical treatment for prostate cancer. However, decision regret (DR) represents a concern for both patients undergoing the procedure and clinicians involved in therapeutic management. To address this need, we performed a systematic review exploring DR severity and its associations after RARP. Methods: A comprehensive search in scientific literature databases (PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science) identified studies on DR in RARP-treated patients. All studies objectively evaluating DR were included. Within studies using the validated 5-item DR scale (range 0-100), the pooled estimate was calculated using fixed- and random-effects models accounting for different follow-ups. A qualitative synthesis analyzed the impact of multiple baseline, perioperative, and postoperative factors on DR. Results: We retrieved 493 articles using our search strategy, with 15 meeting inclusion criteria. A total of 3480 prostate cancer patients with objective DR assessment after RARP were identified. The median follow-up ranged from 4.8 months to 6.3 years while response rates varied between 45% and 100%. Among the included studies, 10 used the Decision Regret Scale, with a pooled mean estimate of 15.22 (95% confidence interval 11.52-18.93) under the random-effects model. In the remaining five studies, DR was generally low (65%-75%) and even absent in some (12%-49%). Functional outcomes, such as continence and potency, were the most frequently reported factors significantly associated with DR. However, variability in assessing DR and other outcomes limits the ability to draw definitive conclusions. Conclusion: Most patients report low DR after RARP. Functional outcomes correlate with DR, but the heterogeneity in assessments and reporting methods warrants the need for more standardized evaluation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle