Global strategies for the diffusion of robotic surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global adoption of robotic surgery has advanced rapidly in high-income countries, yet its diffusion remains limited in resource-constrained settings due to financial, infrastructural, and educational barriers. As surgical technology evolves, there is an urgent need to promote countries' equitable access to robotic platforms worldwide. AIMS: The aim of this study was to analyze global strategies employed to promote the diffusion of robotic surgery, with a particular focus on overcoming barriers in resource-limited settings, and to provide practical insights that can guide its equitable and sustainable implementation. METHODS: This study is a multinational, policy-oriented integrative review conducted under the guidance of the Research Committee of the Society for Surgery of the Alimentary Tract in the USA (SSAT). The study integrates a bibliometric analysis, a literature review, and expert insights from diverse healthcare environments. Contributions were gathered from SSAT members. RESULTS: Robotic platforms are predominantly concentrated in North America, Western Europe, and Eastern Asia, with the USA hosting nearly 60% of all installations. Research output is similarly skewed, with few countries and institutions producing most clinical trials. Key barriers to diffusion include high costs, lack of infrastructure, limited training capacity, regulatory hurdles, and resistance among surgeons. Facilitators include public-private partnerships, philanthropic support, technology transfer, simulation platforms, and curriculum integration by professional societies. CONCLUSIONS: Achieving global equity in robotic surgery requires coordinated action across research, education, clinical practice, policy, and infrastructure. Global cooperation and innovation in implementation strategies can help bridge the current disparities and promote safe, cost-effective surgical care in underserved regions, improving patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».