Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Ortalama RNS’si 5 olan 14 basit ve ortalama RNS’si 7.9 olan 15 kompleks tümör belirlendi.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Bu çalışmada, renal tümörleri büyüklüğüne, yerleşimine ve derinliğine göre standardize eden R.E.N.A.L. Nefrometri Skoru’nun (RNS) robotik parsiyel nefrektominin cerrahi sonuçlarını predikte etme değerini araştırdık. Gereç ve yöntem: 2008 ile 2010 yılları arasında iki ayrı merkezde robotik parsiyel nefrektomi uygulanan 29 olgu çalışmaya dahil edildi. RNS; tümörün büyüklüğü, ekzofitik veya endofitik olması, toplayıcı sisteme yakınlığı, anterior veya posterior yerleşimi ve polar hatlara yakınlığına göre preoperatif bilgisayarlı tomografi ve/veya manyetik rezonans görüntülerinden hesaplandı. Toplam skoru 7’den az olan tümörler basit, skoru ≥7 olan tümörler kompleks olarak değerlendirildi. Operasyon süresi, kanama miktarı, sıcak iskemi süresi ve pozitif cerrahi sınır değerlendirildi. Bulgular: Ortalama RNS’si 5 olan 14 basit ve ortalama RNS’si 7.9 olan 15 kompleks tümör belirlendi. Ortalama sıcak iskemi süresi basit tümörlerde 18.6 dakika iken kompleks tümörlerde 29.8 dakika olarak bulundu (p=0.01). RNS ile sıcak iskemi süresi arasında güçlü pozitif korelasyon belirlendi (r=0.57, p=0.002). Operasyon süresi, kanama miktarı, yatış süresi ve cerrahi sınır pozitifliği açısından basit ve kompleks tümörler arasında istatistiksel anlamlı bir fark izlenmedi. Sonuç: Preoperatif RNS, robotik parsiyel nefrektomide sıcak iskemi süresini predikte edebilir. Yüksek RNS, sıcak iskemi süresinin artmasına neden olmaktadır. Yüksek riskli hastalarda renal fonksiyonların korunması için uygulanacak cerrahi yaklaşımın belirlenmesinde RNS faydalı olabilir.
Abstract
Objective: In this study, we evaluated the predictive value of R.E.N.A.L. Nephrometry Score (RNS), a system to standardize the renal tumors according to size, location, and depth, for surgical outcomes of robotic partial nephrectomy. Materials and methods: Twenty-nine cases who underwent robotic partial nephrectomy in two institutions between 2008 and 2010 were included in the study. RNS was calculated from preoperative computed tomography and/or magnetic resonance images by considering tumor size, exophytic/endophytic properties, distance to the collecting system, anterior or posterior location, and distance to the polar lines. Total RNS less than 7 was considered as low and ≥7 as high complexity lesions. Operative time, estimated blood loss, warm ischemia time, and positive surgical margin were analyzed. Results: There were 14 low complexity tumors with a mean RNS of 5 and 15 high complexity tumors with a mean RNS of 7.9. The mean warm ischemia time was 18.6 min in low complexity tumors and 29.8 min in high complexity tumors (p=0.01). There was a strong positive correlation between RNS and warm ischemia time (r=0.57, p=0.002). The difference between low and high complexity tumors was not statistically significant in terms of operative time, estimated blood loss, length of hospital stay, and positive surgical margins. Conclusion: Preoperative RNS can predict the warm ischemia time in robotic assisted partial nephrectomy. High RNS results in longer warm ischemia time. RNS may be useful in determining surgical approach to preserve renal function in high-risk patients.