Learning Curve of Uniportal Compared With Biportal Endoscopic Techniques for the Treatment of Lumbar Disc Herniation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Currently, unilateral biportal endoscopic (UBE) and uniportal full-endoscopic (UFE) techniques for the treatment of lumbar disc herniation (LDH) are gaining popularity. However, studies investigating the number of surgeries needed for surgeons to achieve proficiency in these procedures are lacking. This study aims to compare the early learning curve for UBE and UFE when treating LDH. METHODS: The learning curve for two fellowship-trained surgeons at our institution was retrospectively assessed for 160 consecutive patients (UFE: n = 100, UBE: n = 60) who underwent procedures between September 2020 and May 2023. Surgeon 1 first learned UBE, followed by UFE (S1BF), while Surgeon 2 first learned UFE and then UBE (S2FB). Operation time was evaluated as the primary outcome for determining the learning curve using cumulative sum (CUSUM) analysis. Secondary outcomes assessing endoscopic prowess include surgical outcomes, such as fluoroscopy usage times, postoperative hospital stays, the incidence of complications, and clinical outcomes, including visual analog scale (VAS) scores for back and leg pain, Oswestry disability index (ODI) score and modified MacNab criteria. RESULTS: The learning curve analysis identified the cutoff point in UBE at 14 cases and 11 cases for S1BF and S2FB, respectively, and in UFE at 31 cases and 27 cases, respectively. Without UFE or UBE experience, at the last follow-up, both the VAS back and leg pain in UFE were significantly higher than that in UBE (p < 0.05). Furthermore, the incidence of complications of UFE was also higher than that of UBE (29.0% vs. 7.1%). When surgeons have previous UFE or UBE experience, there was no significant difference in the clinical outcomes between UFE and UBE, and the complication rates were also similar (p > 0.05). After gaining UBE experience, the UFE performed by S1BF showed significantly better outcomes in fluoroscopy usage times (p = 0.024), surgical complications (p = 0.036), last follow-up VAS back pain (p = 0.003), and leg pain (p < 0.001) compared to S2FB. However, after gaining UFE experience, the S2FB only showed significant improvement in operation time (p = 0.041) during the process of learning UBE compared to S1BF. CONCLUSIONS: Regardless of whether UBE or UFE is learned first, both techniques can significantly shorten the learning curve for the other technique. We recommend prioritizing the learning of UBE. Compared with UBE, the learning curve for UFE was significantly steeper and longer with higher incidence of complications in the early stage.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».