The Learning Curve for the Latarjet Procedure: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anterior shoulder instability, including recurrent instability, is a common problem, particularly in young, active patients and contact athletes. The Latarjet procedure is a common procedure to treat recurrent shoulder instability. Purpose: To identify the reported learning curves associated with the Latarjet procedure and to determine a point on the learning curve after which a surgeon can be considered to have achieved proficiency. Study Design: Systematic review; Level of evidence, 4. Methods: Three online databases (Embase, MEDLINE, PubMed) were systematically searched and screened in duplicate by 2 independent reviewers. The search included results from the inception of each database to January 23, 2017. Data regarding study characteristics, patient demographics, learning curve analyses, and complications were collected. Study quality was assessed in duplicate. Results: Two level 3 studies and 3 level 4 studies of fair methodological quality were included. Overall, 349 patients (350 shoulders) with a mean age of 25.1 years (range, 14-52 years) were included in the final data analysis. Patients were predominantly male (93.7%). After 22 open and 20 to 40 arthroscopic Latarjet procedures, surgeons achieved a level of proficiency as measured by decreased operative time. For open procedures, complication rates and lengths of hospital stay decreased significantly with increased experience (Spearman ρ = –0.3, P = .009 and Spearman ρ = –0.6, P < .0001, respectively). Conclusion: With experience, surgeons achieved a level of proficiency in performing arthroscopic and open Latarjet procedures, as measured by decreased operative time, length of hospital stay, and complication rate. The most commonly reported difference was operative time, which was significant across all studies. Overall, the Latarjet procedure is a safe procedure with low complication rates, although further research is required to truly characterize this learning curve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».