The Learning Curve for Hip Arthroscopy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The learning curve for hip arthroscopy is consistently characterized as "steep." The purpose of this systematic review was to (1) identify the various learning curves reported in the literature, (2) examine the evidence supporting these curves, and (3) determine whether this evidence supports an accepted number of cases needed to achieve proficiency. METHODS: The electronic databases Embase and Medline were screened for any clinical studies reporting learning curves in hip arthroscopy. Two reviewers conducted a full-text review of eligible studies and a hand search of conference proceedings and reference sections of the included articles. Inclusion/exclusion criteria were applied, and a quality assessment was completed for each included article. Descriptive statistics were compiled. RESULTS: We identified 6 studies with a total of 1,063 patients. Studies grouped surgical cases into "early" versus "late" in a surgeon's experience, with 30 cases being the most common cutoff used. Most of these studies used descriptive statistics and operative time and complication rates as measures of competence. Five of 6 studies showed improvement in these measures between early and late experience, but only one study proposed a bona fide curve. CONCLUSIONS: This review shows that when 30 cases was used as the cutoff point to differentiate between early and late cases in a surgeon's experience, there were significant reductions in operative time and complication rates. However, there was insufficient evidence to quantify the learning curve and validate 30, or any number of cases, as the point at which the learning curve plateaus. As a result, this number should be interpreted with caution. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, systematic review of Level IV studies.
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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 | 0,016 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».