Double‐bundle ACL reconstruction: how big is the learning curve?
Notice bibliographique
Résumé
The study aim was to determine whether an experienced ACL surgeon could convert from a single-bundle to a double-bundle technique with relative accuracy. We also wanted to determine whether there was a significant learning curve. Ten double-bundle ACL reconstruction procedures were carried out on suitable individuals. Following the procedure, all patients underwent a CT scan of the relevant knee. Femoral and tibial tunnel locations were then measured and compared to reference anatomical locations previously described in the literature. The results were not known to the surgeon until all 10 cases were completed. The total percentage difference between the sum of all four study tunnel locations from their reference anatomical positions was calculated for each patient to assess overall accuracy in tunnel placement. Surgical time and all complications were recorded. There were no complications. The surgical time for patient 1 was 125 min and 65 min for patient 10. There was a tendency to place the anteromedial tunnel on the femur more distal than its anatomical location. The femoral posterolateral tunnel position was placed distal to its anatomical location in all cases. As a consequence, it was also slightly anterior compared to its anatomical location. Accurate tibial tunnel placement was achieved for both the AM and the PL tunnels. An improvement in tunnel placement was observed over the 10 cases. This present study shows that it is possible for an experienced ACL surgeon to convert from a transtibial single-bundle technique to a medial portal double-bundle reconstruction with relative accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».