The learning curve of robotic cardiac surgery: a scoping review
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
This systematic review aims to investigate the learning curve associated with robotic cardiac surgical procedures and its impact on operative efficiency and patient outcomes. An electronic search of MEDLINE, MEDLINE In-Process, Embase, and the Cochrane Library databases was conducted in October 2023. Studies reporting outcomes of robotic cardiac surgical procedures during the early phase of the learning curve process were included. Intraoperative metrics and clinical outcomes were examined. Following the removal of duplicates, 2305 citations were screened, with 32 studies meeting inclusion criteria for full-text screening. Seven studies focused on totally endoscopic coronary artery bypass (TECAB), 12 on robotic mitral valve repair (MVR), and 8 on robotic coronary artery bypass grafting (CABG). Analysis revealed improved procedural efficiency along the learning curve, evidenced by reductions in surgical durations and operative complications. Notable enhancements were observed in total procedure time, bypass time, harvest time, and cross-clamp/occlusion time. Low mortality rates were consistently reported at both 30 days and 1-year post-surgery. As surgeons progress along the learning curve, there is a notable improvement in procedural efficiency and a reduction in adverse events. However, variability in the number of procedures required to attain proficiency suggests the influence of program size and individual surgeon experience. Standardized training protocols and ongoing mentorship are essential to optimize the learning curve while ensuring patient safety. Further research employing standardized metrics to define competency thresholds and expedite the learning process is warranted to enhance the proficiency of robotic cardiac surgeons.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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