Living-Donor Kidney Transplantation: Comparison of Robotic-Assisted Versus Conventional Open Technique
Notice bibliographique
Résumé
The aim was to compare intraoperative, postoperative and functional outcomes of patients undergoing living donor RAKT versus OKT. A retrospective analysis of all living donor's kidney transplantation performed in a tertiary center between 2013 and 2024 comparing RAKT with OKT was performed. All recipients in the OKT group were eligible for a RAKT. A total of 400 patients (200 RAKT and 200 OKT) were included. Recipients were younger in the RAKT cohort (48.0 versus 51.5 years, p = 0.045). Median operative time was significantly longer in the RAKT group (185.5 versus 120.0 min, p < 0.0001). Intraoperative complications rate was similar in both study group. A significantly higher proportion of recipients receiving OKT undergone post-operative surgical complications (p < 0.0001) and major post-operative complications (8.0% versus 19.5%, p = 0.001). Seven patients required graft nephrectomy during the early post-operative period (of whom all were in the RAKT group). Median length of hospitalization was significantly longer in the OKT group (7.0 versus 9.0 days, p < 0.0001). 1-, 3- and 5-years patient and graft survival were comparable between the RAKT and OKT cohorts. The postoperative opioid requirement was not evaluated. Our analysis confirms the safety and efficacy of RAKT in the setting of living donors, in comparison to conventional OKT.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».