Fabrication of Nasoalveolar Molding Devices for the Treatment of Cleft Lip and Palate, Using Stereolithography Additive Manufacturing Processes and Computer-Aided Design Manipulation Software
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nasoalveolar molding (NAM) is a presurgical orthopedic treatment modality that attempts to reorient misaligned bony and soft tissue structures in patients with clefting of the lip and palate. The NAM devices are implemented prior to surgical intervention in order to minimize the gap across the cleft and thereby reduce tension across the eventual repair. Currently, NAM devices are fabricated in a laboratory and then refined chairside by the provider. The present article describes the potential of three-dimensional (3D) printing and computer-aided design (CAD) software for the fabrication of NAM devices. MATERIAL AND METHODS: A workflow was developed to demonstrate the use of 3D printing and CAD software to design NAM devices. This workflow encompasses scanning an impression into CAD software, performing a series of manipulations, and then printing the digital model. RESULTS: To test the workflow, a cleft palate plaster model was scanned into CAD software. Through a series of linear and angular freeform manipulations of the body, the model was modified to display a cleft with a reduced alveolar gap. Sequential molding devices were produced which would gradually apply pressure to targeted areas of hard and soft tissue until the cleft is minimized. The resulting devices are printed using a stereolithography printer. CONCLUSIONS: The use of 3D printing and CAD software shows promise in improving the accuracy, speed, and cost-effectiveness of designing NAM devices. The accuracy and flexibility from digitally visualizing the manipulations made to an appliance before its creation can result in a more personalized device for the patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».