Three‐dimensional printing in radiation oncology: A systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: Three-dimensional (3D) printing is recognized as an effective clinical and educational tool in procedurally intensive specialties. However, it has a nascent role in radiation oncology. The goal of this investigation is to clarify the extent to which 3D printing applications are currently being used in radiation oncology through a systematic review of the literature. MATERIALS/METHODS: A search protocol was defined according to preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) guidelines. Included articles were evaluated using parameters of interest including: year and country of publication, experimental design, sample size for clinical studies, radiation oncology topic, reported outcomes, and implementation barriers or safety concerns. RESULTS: One hundred and three publications from 2012 to 2019 met inclusion criteria. The most commonly described 3D printing applications included quality assurance phantoms (26%), brachytherapy applicators (20%), bolus (17%), preclinical animal irradiation (10%), compensators (7%), and immobilization devices (5%). Most studies were preclinical feasibility studies (63%), with few clinical investigations such as case reports or series (13%) or cohort studies (11%). The most common applications evaluated within clinical settings included brachytherapy applicators (44%) and bolus (28%). Sample sizes for clinical investigations were small (median 10, range 1-42). A minority of articles described basic or translational research (11%) and workflow or cost evaluation studies (3%). The number of articles increased over time (P < 0.0001). While outcomes were heterogeneous, most studies reported successful implementation of accurate and cost-effective 3D printing methods. CONCLUSIONS: Three-dimensional printing is rapidly growing in radiation oncology and has been implemented effectively in a diverse array of applications. Although the number of 3D printing publications has steadily risen, the majority of current reports are preclinical in nature and the few clinical studies that do exist report on small sample sizes. Further dissemination of ongoing investigations describing the clinical application of developed 3D printing technologies in larger cohorts is warranted.
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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 | 0,016 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».