Impact of body mass index on perioperative outcomes during the learning curve for robot-assisted radical prostatectomy
Bibliographic record
Abstract
Introduction: Previous studies of robotic-assisted radical prostatectomy(RARP) have suggested that obesity is a risk factor for worseperioperative outcomes. We evaluated whether body mass index(BMI) adversely affected perioperative outcomes.Methods: A prospective database of 153 RARP (single surgeon)was analyzed. Obesity was defined as BMI ≥ 30 kg/m2; normalBMI < 25 kg/m2; and overweight as 25 to 30 kg/m2. Two separateanalyses were performed: the first 50 cases (the initial learningcurve) and the entire cohort of 153 RARP.Results: In the initial cohort of 50 cases (14 obese patients), therewas no statistically significant difference with regards to operativetimes, port-placement times and estimated blood loss (EBL). Lengthof stay (LOS) was longer in the obese group (4.3 vs. 2.9 days); BMIremained an independent predictor of increased LOS on multivariatelinear regression analysis (p = 0.002). There was no statisticallysignificant difference in the postoperative outcomes of leak rates,margin rates and incisional herniae. In the entire cohort, whencomparing obese patients to those with a normal BMI, there wasno statistically significant difference in operative times, EBL, LOS,or immediate postoperative outcomes. However, on multivariatelinear regression analysis, BMI was an independent predictor ofincreased operative time (p = 0.007).Conclusion: Obese patients do not have an increased risk of bloodloss, positive margins or the postoperative complications of incisionalhernia and leak during the learning curve. They do, however,have slightly longer operative times; we also noted an increasedLOS in our first 50 cases.Introduction : Des études antérieures sur la prostatectomie radicaleassistée par robot (PRAR) ont laissé entendre que l’obésité était unfacteur de risque de complications périopératoires. Nous avonsévalué si l’indice de masse corporelle (IMC) affectait de façonnégative les résultats de l’opération.Méthodologie : Une base de données prospective comptant153 PRAR (effectuées par un seul chirurgien) a été analysée. On adéfini l’obésité comme un IMC ≥ 30 kg/m2, un IMC normal étant< 25 kg/m2, et un IMC entre 25 et 30 kg/m2 représentant un surplusde poids. Deux analyses distinctes ont été réalisées : les 50 premierscas (courbe d’apprentissage initiale) et la cohorte entière des153 patients ayant subi une PRAR.Résultats : Dans la cohorte initiale de 50 cas (dont 14 patientsobèses), on n’a noté aucune différence significative sur le planstatistique en ce qui concerne la durée de l’opération, le tempsrequis pour installer l’accès vasculaire et la perte de sang approximative.La durée du séjour était plus longue dans le groupe despatients obèses (4,3 contre 2,9 jours), et l’IMC est demeuré unfacteur indépendant de prédiction d’une durée prolongée du séjourlors de l’analyse de régression linéaire multivariée (p = 0,002).Aucune différence significative sur le plan statistique n’a été notéedans les résultats postopératoires quant aux taux de fuite, aux tauxde marges positives et aux hernies incisionnelles. Dans toute lacohorte, on n’a noté aucune différence significative sur le planstatistique entre les patients obèses et les patients dont l’IMC étaitnormal en ce qui a trait à la durée de l’opération, la perte desang, la durée du séjour et les résultats postopératoires immédiats.Néanmoins, l’IMC s’est révélé un facteur de prédiction indépendantd’une durée prolongée de l’opération lors de l’analyse de régressionlinéaire multivariée (p = 0,007).Conclusion : Les patients obèses ne courent pas un risque plus élevéde perte de sang, de marges positives ou de complications postopératoirescomme une hernie incisionnelle ou une fuite pendantla période de la courbe d’apprentissage du chirurgien. Ils nécessitenttoutefois une opération légèrement plus longue; une duréeplus longue du séjour a aussi été notée chez les 50 premiers cas.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".