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Enregistrement W2914459402 · doi:10.33137/cpoj.v1i2.32009

USER EXPERIENCES WITH TRADITIONAL AND 3D-PRINTED UPPER EXTREMITY PROSTHESES, DEVELOPMENT OF A COMPREHENSIVE SURVEY INSTRUMENT

2018· article· en· W2914459402 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jennifer Mankoff, Saiph Savage, Sydney Eckert, Chelsea Ngo, Goeran Fiedler

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés3d printed3D printingLeverage (statistics)Sample (material)Computer scienceField (mathematics)EngineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceManufacturing engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION
 Additive Manufacturing (AM), colloquial known as 3D-printing, has been deemed capable to revolutionize a great number of industries, including the Health Care industry.1 In the field of upper limb prosthetics, it has been attempted to leverage the potential advantages of AM, such as crowd based design optimization, infrastructure independent fabrication, and economical material use, in the interest of providing low-cost, readily available devices to recipients whose needs were only insufficiently met by traditional approaches of device prescription and fitting. While the popular media has been quick to emphasize the potential – perceived or real – of 3D printed prostheses, clinicians have generally been less euphoric and the base of scientific evidence on questions related to these applications has been small.2 As with most research endeavors in prosthetics and orthotics, recruiting sufficient sample sizes to allow solid conclusions is a perennial challenge also in this sub-field. As a consequence, the effectiveness of the many 3D-printed upper limb devices made by volunteers of the E-nable community (Fig.1) is yet to be determined. Self-reported outcome assessment tools can somewhat mitigate the issue of low sample sizes. However, none have been applied to a wider range of device classes, to allow comparative analyses across those. We describe the development and preliminary testing of an online based survey tool to generate comparison outcome data for a wide variety of upper limb prosthetics devices, including varieties that are 3D-printed by hobbyists.
 Abstract PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/32009/24428
 How to cite: Mankoff J, Savage S, Eckert S, Ngo C, Fiedler G. USER EXPERIENCES WITH TRADITIONAL AND 3D-PRINTED UPPER EXTREMITY PROSTHESES, DEVELOPMENT OF A COMPREHENSIVE SURVEY INSTRUMENT. CANADIAN PROSTHETICS & ORTHOTICS JOURNAL, VOLUME 1, ISSUE 2, 2018; ABSTRACT, POSTER PRESENTATION AT THE AOPA’S 101ST NATIONAL ASSEMBLY, SEPT. 26-29, VANCOUVER, CANADA, 2018. DOI: https://doi.org/10.33137/cpoj.v1i2.32009 
 Abstracts were Peer-reviewed by the American Orthotic Prosthetic Association (AOPA) 101st National Assembly Scientific Committee. 
 http://www.aopanet.org/

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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