Comparison of Laparoscopic and Laparotomic Total Hysterectomy in Terms of Patient Satisfaction and Cosmetic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Hysterectomy is the most common gynecologic surgical procedure. While extensive research has been conducted on the advantages of laparoscopy, the gynecology literature lacks sufficient studies on scar-related outcomes, patient satisfaction, and cosmetic outcomes. In this regard, this study aimed to compare cosmetic outcomes and patient satisfaction between laparotomy and laparoscopic hysterectomy cases performed at our tertiary university hospital center. Methods: Patients who underwent hysterectomy for benign gynecologic reasons were included in the study. The study group consisted of patients who had surgery via the laparoscopic technique, while the control group comprised patients who had laparotomy through a transverse abdominal incision (Pfannenstiel). Postoperative scar areas, scar thickness, color, height, and pain scores were evaluated after the 12th postoperative month. A digital caliper was used to calculate the scar area. Scar satisfaction and general body perceptions were assessed using questionnaires. Results: The mean scar area was significantly lower in the study group (p = 0.003). The physician’s scar assessments revealed no significant differences between the Manchester Scar Scale, POSAS Observer Scale, Vancouver Scar Scale, and SCAR Scale. The mean POSAS Patient Scale score, which assesses patients’ opinions of postoperative scars, was significantly lower in the study group than in the control group. In contrast, the Body Image Questionnaire score was higher (p < 0.01). There were no significant differences between the groups in mean Rosenberg Self-Esteem Scale and Body-Cathexis Scale scores. Conclusions: The patients in the study group were more satisfied with their scars but less satisfied with their body image. Contrary to general expectations, the patients were found to be less satisfied with the visible scar outcomes on the abdominal wall resulting from multi-port surgical procedures. Studies are needed to inform patients about scars before operations, select ports for use during operations, and evaluate the effect of the port-site surgical repair technique on cosmetic outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».