Gallstones and common bile duct stones management: Single-stage <i>vs</i> two-stage treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The optimal management of gallstones and common bile duct stones remains a subject of ongoing debate. The conventional two-stage treatment involves initial endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) to clear the bile duct, followed by laparoscopic cholecystectomy. Alternatively, the single-stage laparoendoscopic rendezvous (LERV) procedure combines ERCP and laparoscopic cholecystectomy in the same surgical session. AIM To evaluate the efficacy, safety, and logistical considerations of these two approaches, emphasizing their implications for different healthcare settings. METHODS A literature search was conducted through a PubMed search (2010-2024) using the terms “laparoendoscopic rendezvous”, “endoscopic retrograde cholangiopancreatography”, and “cholecystocholedocholithiasis”. Only English-language studies were included. RESULTS In our analysis, LERV significantly reduced the incidence of post-ERCP pancreatitis by 67% (2.4% vs 8.8%) and shortened hospital stay by a mean of up to 6 days. Stone clearance rates were comparable between LERV (97%) and the two-stage approach (96%). Although LERV was associated with a longer operative time (139.8 minutes vs 107.7 minutes), it demonstrated lower overall costs, largely due to reduced hospitalization. Rates of postoperative bleeding, cholangitis, and bile leak were low and did not differ significantly between groups. CONCLUSION The single-stage LERV approach is safe, effective, and associated with lower pancreatitis rates, shorter hospital stays, and reduced costs compared to the two-stage strategy. Its implementation, however, requires coordinated surgical-endoscopic expertise, making it most suitable for well-equipped centers and carefully selected patients.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».