Use of 3-Dimensional Printing to Create Patient-Specific Thoracic Spine Models as Task Trainers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Thoracic epidural anesthesia is a technically challenging procedure with a high failure rate of 24% to 32% nationwide. Residents in anesthesiology have limited opportunities to practice this technique adequately, and there are no training tools available for this purpose. Our objective was to build a low-cost patient-specific thoracic epidural training model. METHODS: We obtained thoracic computed tomography scan data from patients with normal and kyphotic spine. The thoracic spine was segmented from the scan, and a 3-dimensional model of the spine was generated and printed. It was then placed in a customized wooden box and filled with different types of silicone to mimic human tissues. Attending physicians in our institution then tested the final model. They were asked to fill out a brief questionnaire after the identification of the landmarks and epidural space using ultrasound and real-time performance for a thoracic epidural on the model (Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/AAP/A197). Likert scoring system was used for scoring. RESULTS: The time to develop this simulator model took less than 4 days, and the materials cost approximately $400. Fourteen physicians tested the model for determining the realistic sensation while palpating the spinous process, needle entry through the silicone, the "pop" sensation and ultrasound fidelity of the model. Whereas the tactile fidelity scores were "neutral" (3.08, 3.06, and 3.0, respectively), the ultrasound guidance and overall suitability for residents were highly rated as being the most realistic (4.85 and 4.0, respectively). CONCLUSIONS: It is possible to develop homemade, low-cost, patient-specific, and high-fidelity ultrasound guidance simulators for resident training in thoracic epidurals using 3-dimensional printing technology.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».