3D Printing in Medicine: an introductory message from the Editor-in-Chief
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Personalized medicine and precision medicine are easier to conceptualize than define, and implementation can be even more challenging. 3D printing has intersected medicine to enable both. Personalized medicine is now delivered by “clinical modelers”, impassioned investigators are caretakers who model disease with 3D printing to define pathology, plan intervention, and treat patients. Creating, manipulating, and printing Standard Tessellation Language (STL) files is challenging; generating a hand-held model from a CT scan is harder than it has to be. Several diagnostic post-processing steps applied to the CT volume (collectively termed “3D visualization”) must be repeated to generate an STL file that is then 3D printed. Multiple software packages are typically required before the STL file is electronically placed on a separate build-tray software platform. In 5 years or less, the inefficiency of medical modeling will be a historical footnote. Current 3D printing publications are disparate. My group’s summary of the literature (submitted for publication in October 2014) attempted a comprehensive survey of the field stratified by organ section [1]. I personally apologize if your article was not included. However, those papers we did find and include spanned over 50 different journals. 3D Printing in Medicine is designed to provide a common platform peer-review platform. This forum is long overdue. The journal also addressed another missing piece: STL files are invited for submission and can be downloaded for free consumption by our readership. Those engaged in 3D printing are talented, and their creativity should be rewarded with development opportunities. 3D Printing in Medicine invites not only clinical studies, but also “concept papers” that will motivate and connect physicians, industry, engineers, and scientists in general. These papers will benefit from peer review and serve as a platform for funding that will drive further innovations. The journal will also address the question, “What defines a model that is clinically useful?” There are no 3D
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle