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Enregistrement W2319496403 · doi:10.5301/hipint.5000013

Learning Curve Analysis of the Collum Femoris Preserving Total Hip Surgical Technique

2013· article· en· W2319496403 sur OpenAlexaff
Jakob van Oldenrijk, Matthias U. Schafroth, Elisa Rijk, Wouter C Runne, Cees C.P.M. Verheyen, Cees van Egmond, Mohit Bhandari, Rudolf W. Poolman

Notice bibliographique

RevueHip International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTotal hip arthroplastyTotal hip replacementDuration (music)SurgeryLearning curveOrthodonticsPhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine whether femoral neck preserving total hip arthroplasty would become less difficult and more efficient during the first 20 cases and to identify potential pitfalls during the introduction of this procedure. The difficulty and efficiency of the initial 20 procedures performed by four surgeons was prospectively determined by analysing a total of 68 video recordings using time-action analysis. This method measures the duration and efficiency of individual actions needed for a surgeon to achieve his or her goal. Afterwards, we reviewed all actions with a long duration and discussed possible causes of delay with the surgeons to identify possible pitfalls. We found a decrease of difficulty and an increase of efficiency during the first 20 cases and a more consistent execution after the initial five cases. Estimating the correct osteotomy level and stem curvature was often difficult, which resulted in a variable stem position. Radiologic analysis demonstrated a tendency for varus position and increased leg length throughout the series, even after the surgeons demonstrated technical proficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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