Minimally Invasive Versus Conventional Colectomy: Evaluating Clinical Outcomes, Complications, and Recovery in Modern Surgical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Minimally invasive colectomy (MIC) has transformed colorectal surgery by improving recovery, reducing morbidity, and enhancing postoperative quality of life, yet variations in clinical outcomes, learning curves, and cost-effectiveness continue to challenge universal adoption. This systematic review synthesized current evidence comparing MIC and open colectomy (OC) across clinical, functional, and economic outcomes, following PRISMA 2020 guidelines. A structured search of PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and CENTRAL identified randomized controlled trials, multicenter cohorts, and meta-analyses published between 2015 and 2025. Studies were included only if they compared MIC and OC in adults (≥18 years) and reported extractable quantitative outcomes. Across eligible studies, MIC demonstrated a mean reduction in hospital length of stay (LOS) of approximately two to three days, an effect size ranging from 0.45 to 0.62 for postoperative morbidity reduction, and a 40-60% decrease in intraoperative blood loss, while maintaining comparable oncologic parameters to OC. Integration with Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) protocols further improved bowel recovery, mobilization, and discharge timelines without increasing complications. Risk-of-bias assessments using Cochrane RoB 2.0 and the Newcastle-Ottawa Scale indicated predominantly low-risk evidence, strengthening confidence in the findings. Inclusion of elderly and emergency populations demonstrated that MIC remains safe and reproducible across complex settings. Although robotic colectomy increases operative time and cost, these drawbacks are offset by accelerated recovery and reduced readmissions. Collectively, the quantitatively reinforced evidence supports the growing role of MIC, particularly when combined with ERAS principles, as an efficient and patient-centered approach in modern colorectal practice.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».