Robotic-assisted minimally invasive, open, and conventional minimally invasive esophagectomy for esophageal carcinoma – a comprehensive quantitative analysis of perioperative outcomes and long-term survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic-assisted minimally invasive esophagectomy (RAMIE) has emerged as a promising alternative for esophageal carcinoma (EC). This quantitative analysis evaluates perioperative and long-term outcomes of RAMIE versus open esophagectomy (OE) and minimally invasive esophagectomy (MIE). METHODS: Following PRISMA guidelines, databases including PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Embase were queried for studies on perioperative and long-term outcomes of RAMIE, OE, and MIE for EC up to 1 June 2024. Data extraction and quality assessment were performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Cochrane Collaboration's Risk of Bias Tool. Fixed-effects or random-effects models pooled ORs, HRs, MD, and their 95% CI based on heterogeneity. RESULTS: Fifty studies comprising 10,127 patients were included. Compared to OE, RAMIE significantly reduced pulmonary complications, gastric retention, cardiovascular complications, and wound infections, despite longer operative times. Compared to MIE, RAMIE had more abdominal and left recurrent laryngeal nerve lymph node dissections, lower rates of postoperative pulmonary complications, anastomotic leakage, gastric retention, and recurrent laryngeal nerve injury, but longer operative times. RAMIE patients had shorter ICU stays than the both traditional surgical methods. There were no significant differences in long-term overall survival and disease-free survival between RAMIE, OE, and MIE. CONCLUSIONS: RAMIE shows favorable perioperative outcomes and reduced postoperative complications compared to OE and MIE, with comparable long-term survival. Despite longer operative times, RAMIE is effective for EC patients. Future research should focus on optimizing surgical time and conducting randomized controlled trials to confirm its benefits, guiding clinical decision-making and optimizing patient care.
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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 | 0,001 |
| 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 ».