Cirugía robótica transoral vs cirugía abierta en cáncer de cabeza y cuello. Revisión sistemática de la literatura
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La CRTO (Cirugia Robotica Trans Oral) es una de las ultimas alternativas quirurgicas en el tratamiento de los car-cinomas de celulas escamosas de orofaringe (CCE-OF) y cada vez mas aceptado por los cirujanos. Los robots quirurgicos fueron disenados para permitir la telecirugia y eliminar factores humanos como el temblor, entre otros moitvos. El estudio tuvo como objetivo revisar la literatura disponible para evaluar la seguridad y eficacia de la CRTO en comparacion con la cirugia abierta.Material y metodos: Realizamos una revision sistematica para evaluar la seguridad y eficacia de la CRTO en comparacion con la cirugia abierta. Analizamos ambas cirugias segun 16 parametros divididos en 3 grupos: complicaciones intraope-ratorias, complicaciones postoperatorias y resultados funcionales y oncologicos. Se realizo una busqueda electronica de estudios observacionales utilizando las siguientes bases de datos: MEDLINE, EMBASE, Registro Cochrane Central de Ensayos Controlados, Registro de Ensayos del Grupo Cochrane de Salud Oral y Scielo. El analisis de los datos se realizo de acuerdo con los Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Metanalysis (PRISMA) y la calidad de los estudios se evaluo mediante la escala de Newcastle-Ottawa. No se impusieron restricciones de idioma.Resultados: En los 4 estudios identificados (puntuacion media en la escala de Newcastle-Ottawa de 6,5), se revisaron 371 pacientes (186 pacientes fueron tratados con CRTO y 185 con cirugia convencional). En general, la CRTO vs la cirugia abierta, parece tener mejores resultados funcionales (menor tiempo de hospitalizacion y decanulacion) y menor complica-ciones intra y postoperatorias. No hay diferencia significativa al evaluar los resultados oncologicos (margenes positivos, tasa de supervivencia) al comparar ambas tecnicas. Conclusiones: La CRTO tiene un mejor resultado funcional en general, y menor complicaciones intraoperatorias y postoperatorias. No hay diferencias en los margenes positivos ni tampoco en la tasa de supervivencia en comparacion con la terapia convencional.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".