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Enregistrement W4417431479 · doi:10.3390/jcm14248926

The Learning Curve of Endoscopic Lumbar Interbody Fusion: A Systematic Review

2025· article· en· W4417431479 sur OpenAlexaboutno aff
Yong Ahn, Harfaoui An, Sol Lee, Haewon Rho

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning curveComplicationLumbarReceiver operating characteristicCutoffMEDLINEPatient-reported outcomeTime point

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Endoscopic lumbar interbody fusion (ELIF) represents a key milestone in minimally invasive spinal surgery, offering reduced tissue trauma, lower complication rates, and faster recovery compared with open fusion. However, its steep learning curve remains a major barrier to widespread adoption. This systematic review aimed to synthesize current evidence on the ELIF learning curve and identify factors that influence the acquisition of surgical proficiency. Methods: A comprehensive literature search of PubMed, Embase, and the Cochrane Library was conducted for studies reporting quantitative analyses of the ELIF learning curve. Eligible articles included clinical data describing operative performance, complication rates, and learning curve cutoff points. Study quality was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale. Pooled data were analyzed to determine the mean cutoff point between the early and proficient phases and to compare outcomes across surgical approaches. Results: Five eligible studies encompassing 425 patients were included. Operative time was the most frequently assessed outcome, followed by hospital stay and complication rates. The pooled cutoff point for operative time was 23.4 ± 8.9 (range, 12–29) cases. Full-endoscopic ELIF tended to require longer operative times but resulted in shorter hospital stays than biportal techniques. Conclusions: ELIF reflects the evolution of endoscopic fusion techniques. The proficiency threshold varies according to the outcome parameters and the type of endoscopic system. Structured training programs and standardized educational pathways are essential for optimizing the learning process and ensuring safe and efficient implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,409 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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