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Enregistrement W2913307925 · doi:10.1002/lary.27831

Clinical applications of three‐dimensional printing in otolaryngology–head and neck surgery: A systematic review

2019· review· en· W2913307925 sur OpenAlexaff
Chris J. Hong, Andreas A. Giannopoulos, Brian Y. Hong, Ian Witterick, Jonathan C. Irish, John Lee, Allan Vescan, Dimitrios Mitsouras, Wilfred Dang, Paolo Campisi, John R. de Almeida, Eric Monteiro

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOtorhinolaryngologyMedical physicsMEDLINEBiofabrication3D printingSystematic reviewHead and neckMedical educationSurgeryBiomedical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Medical three-dimensional (3D) printing, the fabrication of handheld models from medical images, has the potential to become an integral part of otolaryngology-head and neck surgery (Oto-HNS) with broad impact across its subspecialties. We review the basic principles of this technology and provide a comprehensive summary of reported clinical applications in the field. METHODS: Standard bibliographic databases (MEDLINE, Embase, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Web of Science, and The Cochrane Central Registry for Randomized Trials) were searched from their inception to May 2018 for the terms: "3D printing," "three-dimensional printing," "rapid prototyping," "additive manufacturing," "computer-aided design," "bioprinting," and "biofabrication" in various combinations with the terms: "ptolaryngology," "head and neck surgery," and "otology." Additional articles were identified from the references of retrieved articles. Only studies describing clinical applications of 3D printing were included. RESULTS: Of 5,532 records identified through database searching, 87 articles were included for qualitative synthesis. Widespread implementation of 3D printing in Oto-HNS is still at its infancy. Nonetheless, it is increasingly being utilized across all subspecialties from preoperative planning to design and fabrication of patient-specific implants and surgical guides. An emerging application considered highly valuable is its use as a teaching tool for medical education and surgical training. CONCLUSIONS: As technology and training standards evolve and as healthcare moves toward personalized medicine, 3D printing is emerging as a key technology in patient care in Oto-HNS. Treating physicians and surgeons who wish to stay abreast of these developments will benefit from a fundamental understanding of the principles and applications of this technology. Laryngoscope, 129:2045-2052, 2019.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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