3D Printing for 21st Century Medical Learners: Opportunities for Innovative Research and Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
AbstractWith the commercialization of accessible 3D printers, using 3D printing for creation of personalized medical interventions has become a rapidly expanding area of research. In keeping with these developments, the Faculty of Medicine at the University of Ottawa has purchased 3D printers (Makerbot Replicator 2X and Ultimaker 2 Extended +) and launched a collaboration with Makerspace and the Health Sciences Library to investigate local opportunities to incorporate 3D printing into education, simulations and research. This article aims to summarize some of the recent developments in 3D printing and introduce readers to how one could use 3D printing for personalized medicine. RésuméAvec la venue de la commercialisation d’imprimantes 3D accessibles, l’emploi de l’impression 3D pour la création d’interventions médicales personnalisées est un domaine de recherche en développement rapide. Afin de rester à jour avec ces développements, la Faculté de Médecine de l’Université d’Ottawa s’est procuré des imprimantes 3D (Makerbot Replicator 2X et Ultimaker 2 Extended +) et a entamé une collaboration avec Makerspace et la Bibliothèque des Sciences de la Santé, pour examiner des opportunités locales visant à incorporer l’impression 3D à l’éducation, aux simulations et à la recherche. Cet article vise à résumer certains des développe- ments récents en impression 3D et à présenter aux lecteurs la manière dont celle-ci peut être utilisée pour la médecine personnalisée.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,005 |
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 ».