Comment Atteindre Le Trifecta De La Néphrectomie Partielle Robot-Assistée Au Début De La Courbe D’apprentissage ? Analyse De Chirurgiens De Centres À Hauts Volumes
Progres en Urologie(2018)SCI 4区
CHU de Tours | CHU de Rennes | Groupe hospitalier Paris-Saint-Joseph | CHU de Toulouse | Hôpital Pitié-Salpêtrière | CHU de Bordeaux
Abstract
La néphrectomie partielle robot-assistée (NPRA) est une intervention difficile à acquérir. Les études sur la courbe d’apprentissage de la NPRA sont rares et toujours mono-opérateur. L’objectif était d’évaluer la courbe d’apprentissage de la NPRA au travers de l’expérience de plusieurs opérateurs afin de comparer les résultats obtenus à la phase initiale de leur expérience et de rechercher les facteurs susceptibles de les influencer. Entre 2009 et 2014 les 50 premiers patients opérés consécutivement d’une NPRA par 6 chirurgiens débutant cette technique. Ont été inclus dans une étude rétrospective. Le trifecta utilisé comprenait : une durée de clampage < 25 minutes, l’absence de complication postopératoire et des marges chirurgicales négatives le franchissement de la courbe d’apprentissage était défini par la réalisation de 5 trifecta consécutifs. Nous avons comparé le nombre de cas nécessaires au franchissement de la courbe d’apprentissage, ainsi que le nombre de série (> 5 trifectas). Les caractéristiques des patients et les résultats périopératoires ont également été comparées par des analyses de variance (Anova) et des tests du Chi2. Parmi six chirurgiens, il fallait en moyenne 11 procédures pour franchir la courbe d’apprentissage. Deux chirurgiens réalisés 5 trifecta consécutifs dès leurs premiers cas (Fig. 1). Les résultats des 50 premières NPRA de chaque chirurgien sont rapportés dans le Tableau 1. Le chirurgien, qui semblait avoir la courbe d’apprentissage la plus courte et favorable, était le chirurgien 6 avec le plus fort taux de trifecta (86 % ; p = 0,001), le plus faible taux de marges (0 % ; p = 0,002), les plus faible pertes sanguines (83 mL) et la durée d’ischémie chaude la plus courte (15 minutes ; p = 0,003). Ce chirurgien était celui dont le Renal score moyen était le plus faible (5,9 ; p = 0,003) et la taille tumorale la moins importante (28 mm ; p 200 procédures robot-assistée avant sa première NPRA. En début d’apprentissage, une expérience préalable en chirurgie robotique (ex : prostatectomie) et la sélection de tumeur moins complexes et plus petites permet d’acquérir de bons résultats plus précocement et de franchir la courbe d’apprentissage de la NPRA plus rapidement.
MoreTranslated text
PDF
View via Publisher
AI Read Science
AI Summary
AI Summary is the key point extracted automatically understanding the full text of the paper, including the background, methods, results, conclusions, icons and other key content, so that you can get the outline of the paper at a glance.
Example
Background
Key content
Introduction
Methods
Results
Related work
Fund
Key content
- Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
- We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
- We propose a method called M6 that is able to process information of multiple modalities and perform both single-modal and cross-modal understanding and generation
- The model is scaled to large model with 10 billion parameters with sophisticated deployment, and the 10 -parameter M6-large is the largest pretrained model in Chinese
- Experimental results show that our proposed M6 outperforms the baseline in a number of downstream tasks concerning both single modality and multiple modalities We will continue the pretraining of extremely large models by increasing data to explore the limit of its performance
Try using models to generate summary,it takes about 60s
Must-Reading Tree
Example

Generate MRT to find the research sequence of this paper
Data Disclaimer
The page data are from open Internet sources, cooperative publishers and automatic analysis results through AI technology. We do not make any commitments and guarantees for the validity, accuracy, correctness, reliability, completeness and timeliness of the page data. If you have any questions, please contact us by email: report@aminer.cn
Chat Paper
去 AI 文献库 对话