Comparison of outcomes in robot-assisted colon cancer surgery using Da Vinci Xi, Hugo™ RAS, and Versius®: The COMPAR-CRC multiplatform study
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of the da Vinci® robotic system, robot-assisted colon resection has gained popularity because of its the potential technical advantages. Recently, two new CE-marked platforms have become available in Europe: Hugo™ RAS and Versius®. We present the first prospective case series comparing these three robotic systems. This exploratory, prospective study enrolled 45 consecutive adult patients undergoing robotic colon resection between February and December 2024, as part of the COMPAR trial. Two experienced colorectal surgeons performed all procedures across two surgical units. Each robotic platform was used in 15 cases. The primary outcomes were conversion to laparoscopy or open surgery and intra-operative complications. The secondary outcomes included post-operative recovery, oncological results, and platform-specific technical parameters. The mean age was 66.8 years and 68.9% of patients underwent surgery for colon cancer. No conversions occurred in the da Vinci group, whereas 2 and 3 conversions to laparoscopy were recorded with Hugo™ RAS and Versius®, respectively. One intra-operative instrument malfunction occurred with Hugo™ RAS, and one surgical complication was reported in each group. No significant differences emerged in post-operative recovery or oncological outcomes. Versius® cases required more frequent use of laparoscopic energy devices ( p < 0.001). Hugo™ RAS was associated with a longer total operating room time ( p = 0.022) and longer incision length ( p = 0.005). Robotic colorectal surgery with all three platforms is feasible when performed by expert surgeons. While early outcomes are encouraging, larger comparative trials are needed to confirm differences in recovery and oncological efficacy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».