Robotic gastrointestinal surgery using the Weigao surgical robot system: a single-center prospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Weigao surgical robot system (WG-NST600S) was successfully developed in China. In this study, we presented our single-center experience and the short-term outcomes of gastrointestinal surgeries performed using the WG-NST600S system. MATERIALS AND METHODS: Between April 2024 and February 2025, consecutive gastrointestinal surgeries were performed using the WG-NST600S system at the participating institution. Clinical characteristics, as well as surgical and short-term postoperative outcomes, were prospectively collected and analyzed. RESULTS: One hundred and six patients were enrolled in the study. Of these, 9 underwent radical gastrectomy, 16 partial gastrectomy, 58 radical resections for rectal cancer, 7 sigmoidectomy, 5 left hemicolectomy, and 11 right hemicolectomy. The median operative times were as follows: 278 min for radical gastrectomy, 137 min for partial gastrectomy, 245.5 min for radical resection of rectal cancer, 242 min for sigmoidectomy, 290 min for left hemicolectomy, and 311 min for right hemicolectomy. The blood loss was 20 mL for radical gastrectomy, 10 mL for partial gastrectomy, 20 mL for radical resection of rectal cancer, 20 mL for sigmoidectomy, 25 mL for left hemicolectomy, and 20 mL for right hemicolectomy. Postoperative complications were 22.22% for radical gastrectomy, 6.25% for partial gastrectomy, 18.97% for radical resection of rectal cancer, 42.86% for sigmoidectomy, 0% for left hemicolectomy, and 27.27% for right hemicolectomy. All procedures were successfully completed without conversion to open surgery or other unplanned interventions. CONCLUSION: Based on our single-center experience, the WG-NST600S system is a feasible, safe, and effective option for most gastrointestinal surgeries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».