Medical 3D printing: methods to standardize terminology and report trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical 3D printing is expanding exponentially, with tremendous potential yet to be realized in nearly all facets of medicine. Unfortunately, multiple informal subdomain-specific isolated terminological 'silos' where disparate terminology is used for similar concepts are also arising as rapidly. It is imperative to formalize the foundational terminology at this early stage to facilitate future knowledge integration, collaborative research, and appropriate reimbursement. The purpose of this work is to develop objective, literature-based consensus-building methodology for the medical 3D printing domain to support expert consensus. RESULTS: We first quantitatively survey the temporal, conceptual, and geographic diversity of all existing published applications within medical 3D printing literature and establish the existence of self-isolating research clusters. We then demonstrate an automated objective methodology to aid in establishing a terminological consensus for the field based on objective analysis of the existing literature. The resultant analysis provides a rich overview of the 3D printing literature, including publication statistics and trends globally, chronologically, technologically, and within each major medical discipline. The proposed methodology is used to objectively establish the dominance of the term "3D printing" to represent a collection of technologies that produce physical models in the medical setting. We demonstrate that specific domains do not use this term in line with objective consensus and call for its universal adoption. CONCLUSION: Our methodology can be applied to the entirety of medical 3D printing literature to obtain a complete, validated, and objective set of recommended and synonymous definitions to aid expert bodies in building ontological consensus.
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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 | 0,135 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,058 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».