The Learning Curve of Endoscopic Lumbar Interbody Fusion: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».