Assessing Surgical Innovation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of the IDEAL (innovation, development, exploration, assessment and long-term) paradigm on the development of ALPPS (associating liver partition and portal vein ligation for staged hepatectomy) in comparison to the evaluation of 2 other revolutionary innovations: laparoscopic cholecystectomy (LC) and robotic surgery. BACKGROUND: The assessment and development of disruptive procedures often follow a chaotic and unstructured approach. The IDEAL paradigm has offered a sequential 5-stage process to assess controversial surgical strategies like ALPPS, which was introduced in 2012 to expand liver surgery for primarily nonresectable disease. RESULTS: By October 2024, the international ALPPS registry collected 1349 cases from 146 centers in 46 countries. Early reports unveiled an alarming morbidity and perioperative mortality. Accumulating cases in the registry and a consensus conference enabled to reduce the initial 90-day mortality rates >15% to <5% in high-volume centers. Meta-analyses, long-term follow-up and a RCT were available through the growing data in the registry. In comparison, the development of LC was similarly marked by technical advances and a registry to highlight safety (especially bile duct injuries). A small multicenter RCT (and a larger one later) supported an unstoppable wave of rapid adoption by patients and surgeons. Robotic surgery is currently going through close scrutinization by many stakeholders in view of the massive promotion by the industry, but a compelling registry is still missing. CONCLUSIONS: ALPPS has now reached a high-level of evaluation with clear guidelines for use thanks to international collaborations and the IDEAL paradigm. This may serve as template for future evaluations of surgical innovations.
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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 | 0,029 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».