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Enregistrement W4413306316 · doi:10.3390/siuj6040056

Early Clinical Outcomes of the Novel Hinotori Robotic System in Urological Surgery—A Review of Existing Literature

2025· article· en· W4413306316 sur OpenAlexvenueno aff
Simone Meiqi Ong, Hong Min Peng, Wei Zheng So, Ho Yee Tiong

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotic surgeryMedicineGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robotic-assisted surgery has gradually established its role in uro-oncological cases that demand a high level of precision, optimising surgeon ergonomics and decreasing fatigue whilst maintaining optimal clinical outcomes. With the novel Hinotori surgical robot (Medicaroid Corporation (Kobe, Hyogo, Japan)) launched in Japan back in 2019, it has now demonstrated its use case across various clinical series of different surgeries. We sought to narratively synthesise the initial feasibility of the Hinotori robotic system in urology. A systematic, comprehensive literature search was conducted across various databases from September 2024 to October 2024. Relevant keywords within the scope of this study were generated for a more accurate search. After exclusion and removal of duplicates, a total of nine articles were included for review. Among the included studies, one study reported data solely on radical prostatectomy for prostate cancer, two studies reported on robotic-assisted nephroureterectomy for renal tumours, two studies reported on partial nephrectomy performed for renal masses, two studies reported on radical nephrectomy carried out for renal malignancies and one study reported on robotic-assisted adrenalectomy for adrenal cancer. Lastly, one study collectively reported on outcomes pertaining to partial nephrectomy, partial nephrectomy, vesicourethral anastomosis and pelvic lymph node dissection in a porcine model, as well as partial nephrectomy, radical prostatectomy and pelvic lymph node dissection in cadavers. The current literature supports its non-inferiority to the well-established Da Vinci system, with no major drawbacks or concerns identified when comparing parameters such as intraoperative time, estimated blood loss (EBL), perioperative events (transfusions, conversion to open surgery), length of hospital stay and major postoperative complications. Future studies involving larger cohorts and more complex surgical cases are essential to further evaluate the efficacy and safety of the Hinotori system. The new Hinotori robotic system offers unique three-dimensional features as a non-inferior robotic platform alternative that has proven clinically safe thus far in its use. Larger scale studies and randomised trials are eagerly awaited to assess and validate more holistically its clinical utility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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