North American efforts to improve quality and build evidence for reimbursement for point-of-care 3D printing
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: While there is a long history of 3D printed anatomic models and guides created from medical images, there is a transition from medical 3D printing performed almost exclusively by industry to a shared responsibility that includes in-hospital 3D printing within a department of radiology. As the subspecialty grows, there are concerns that too few restrictions have been applied to physicians who create 3D models at the point-of-care. Materials and Methods: To promote quality care that uses 3D printing, the Radiological Society of North America (RSNA) 3D Printing Special Interest Group (SIG) was created. The SIG is actively working to establish guidelines for what clinical scenarios 3D printing is appropriate, to create quality assurance measures for validating the accuracy of 3D printed anatomic models, and to accumulate evidence to be used for support reimbursement strategies for 3D printing as applied to patient care. Results, Discussion and Conclusion: In November 2018, the SIG published its first paper on appropriate clinical use of 3D printed anatomic models for diagnostic use in the care of specific medical conditions including congenital heart disease, craniomaxillofacial pathologies, genitourinary pathologies, musculoskeletal disease, vascular disease, and breast pathologies. On July 1, 2019, the American Medical Association (AMA) CPT Editorial Panel released four Category III CPT codes for 3D printing (Figure). To gain evidence towards reimbursement, the RSNA SIG leadership team is working on implementation guidelines and vehicles for important data collection regarding 3D printed anatomic models and guides. 3D printing at the point-of-care requires appropriate guidelines to maximize quality and secure reimbursement. North American initiatives are ongoing to meet these clinical needs.
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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 ».